条件独立性相关论文
随着以基因芯片为代表的高通量测量技术的发明和广泛应用,生物数据出现了爆炸式增长,有效利用这些数据理解其背后的生物网络是系统......
设ｙ￣１，ｙ￣２…ｙ￣ｎ是相互独立的，取正整数值的随机变量，Ａ表示事件ｙ＿ｉ－ｙ＿（＋１）≥０；ｉ＝１．２…ｎ－１．那么我们证明在条件Ａ下ｙ＿ｉ－ｙ＿（ｉ＋１）与ｙ＿（ｉ＋１）是独立的，ｉ＝１，２…，Ｋ，当且仅当ｙ＿ｉ（ｉ＝１，２…ｋ）服从几何分布，这里１≤ｋ≤ｎ－１（ｋ个几何分布......
随着人类基因组计划的发展,编码人类全部染色体的约3～4万条基因被发现,人类基因组计划由此进入后基因组时代,研究重点由发现基因转......
随着信息技术的应用普及，数据爆炸和知识贫乏之间的矛盾越来越大，使数据挖掘的深入研究和广泛应用势在必行。在数据挖掘的各分支中，关......
对一般的贝叶斯决策问题，常用的求解手段是决策树分析方法。本文则用影响图分析方法对贝叶斯决策问题进行表征和求解，并将两个方法作......
决策影响图是决策分析的一种新的图形表征求解方法，它用无回路的有向图表征决策变量、随机变量和目标函数之间的相关关系，并进行推理......
证据权方法是目前最常用的信息综合方法之一,广泛应用于矿产资源定量预测与评价.然而,它要求变量间相互独立,地质上很难满足这一条......
如何对语义Web服务进行分类组织,以便用户快速准确的找到所需的服务,是面向服务的软件工程中亟待解决的关键问题.充分利用朴素贝叶......
如何有效挖掘数据中蕴含的因果关系是自然科学研究的基础问题。统计学中变量之间的相关性不等于因果关系。变量之间的因果关系应当......
朴素贝叶斯分类器不能有效地利用属性之间的依赖信息,而目前所进行的依赖扩展更强调效率,使扩展后分类器的分类准确性还有待提高.......
该言语方要研究了流行病学中混杂现象的探测和因果效应的确定问题.主要包含以下 三个部分:(1)Rubin的虚拟事实模型,作者系统研究了......
因果关系的概念在大多数的科学研究中占据着中心的地位,流行病学也不例外.随机化是确定因果关系的标准手段.然而,当随机化不可能实......
本文讨论了如何从数据的变量聚类分析结果和条件独立性出发，进行无向图和有向图学习的问题。本文回顾了基于独立性的无向图一般学习......
针对电力综合数据网对故障定位的准确性和时效性要求,提出一种交互式故障诊断机制,并重点解决该机制中故障定位集的选取问题,提出......
挖掘数据间蕴含的因果性是很多科学领域中的一个基础问题.然而现在很多方法只能从数据中构造出关联型网络,暂时还没有有效的途径对......
Simpson悖论提醒人们在低维空间的统计推断可能会严重歪曲高维现实 .针对该悖论 ,研究Yule测度的简单可压缩性、强可压缩性和连续......
朴素Bayes分类器是一种简单有效的机器学习工具.本文用朴素Bayes分类器的原理推导出“朴素Bayes组合”公式,并构造相应的分类器.经......
针对仿真可信度评估是VV&A的核心内容,为了有效的利用VV&A活动的有关信息,提高可信度的准确性和可操作性,提出根据形式化评估来提......
用信息熵的观点,如果将Bayesian网看作Agent的背景知识,采用与Bayesian网对应的概率分布作为信念函数的Agent的分布是最合理的,说......
OPEC(Organization of the Petroleum Exporting Countries,简称OPEC)长期以来被认为是一个国际卡特尔组织,其通过联合各产油国限......
沈清文[1]和李开灿[2]分别提出了I×J×K列联表中辅助交互作用的强可压缩性。然而，该概念对有序背景变量是不适合的。这是......
本文提出了Bayesian网的独立性推广模型.Bayesian网能够表示变量之间概率影响关系与条件独立性,但不能表示因果独立性.虽然Noisy O......
影响图是表征决策问题结构并辅助决策者获取最优决策的一种极为有效的新方法。本文利用条件独立和它的三个性质，给出影响图更为一般......
证据权方法是矿产资源定量评价的最常用方法之一,尤其是在GIS环境下,证据权方法具有简便、直观、易实现等优点。然而,证据权模型对......
本文首次提出停止σ域族{F^Tz}z∈R^2+，证明了σ域族{F^Tz}z∈R^2+满足条件F1－F4条件。...
Let Y1,Y2…Yn be mutually independent taking random yariables of positive-integer value.A denote the event that Yi-Yi+1 ......
Let,Y1,Y2,…Yn be mutually independant non-negative random variables having an absolutely continuons distribution functi......
图模型是近年来兴起的一个新的统计研究方向，主要借助拓扑图的直观形式对多维概率分布进行统计推断和因果分析。本文对图模型的基本......
本文给出了条件独立性中的最小裂σ域存在的一个充要条件。...
链图的条件独立性随给定变量次序的变化而变化。定义有向图上的最小独立性并将其扩充到链图上,给定链图的一个变量次序,从而得到与......
在完备概率（Ω，，Ｐ），中，以满足通常条件的子σ－域汉为研究讨论了三个与（Ｆ４）条件（即“两个σ－域的条件独立性”）等价的条件，并且说明了它们在两指标鞅......
<正> 随机事件的独立性是概率论的一个相当重要的概念.而对于概率论中另一重要概念一事件的条件独立性尚需作深入的研究.文[1]中对......
提出多维时间序列中各分量之间直接联系存在性的信息论检验方法，构造了条件互信息统计量检验分量间的条件独立性，统计量的显著性用置......
如何根据观察数据来推断因赛网绦餘爾是统计学翁雜.器学习领域的重要问题。近年來学者_取得T许多研究輿暴LiNGAM算法是其香一种经......
分类是十分基础且很关键的数据分析技术,而基于贝叶斯理论的朴素贝叶斯分类技术是当前数据分析领域的一个研究热点。文章针对条件......
概述了影响图起源，理论基础和应用进展，ＩＤ是复杂的不确定性决策问题的一种新颖有效的图形表征语言，数学概念完整，关于概率估计，备选方案，决......
本文对一种新型中药降脂灵片的药效进行因果分析。实验数据样本量小且是混合变量类型,传统的统计方法难以处理,本文采用图模型的方......
本文基于PCC方法,介绍了一种新的构建高维Copula模型的图形化方法,即DAG-Copula 方法,该方法的优点主要有:降低模型估计的难度,提......
给出了随机变量的随机条件独立性、回归条件独立性及其强随机条件独立性的概念,并且证明了这几种条件独立性的相互关系.主要结论是......
Bayesian网是一种进行不确定性推理的有力工具,它结合图型理论和概率理论,可以方便地表示和计算我们感兴趣的事件概率,同时也是对......
为了提升K阶依赖贝叶斯分类(KDB)模型的条件依赖表达能力,本文以Markovblanket的特征提取思想为基本原则,降低特征属性间的条件独......
摘要：贝叶斯网络是将概率论和图论进行有机结合，是一种概率图形模型。该文通过实例和图形，利用图论中的d-分离表示贝叶斯网节点间的通......
Pair-Copula贝叶斯网络模型是解决变量间相依关系推断问题的一种有效模型,而条件独立性检验是该模型构建过程中的关键步骤。文章在......
