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《北京大学学报(自然科学版)》 2006年05期
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含隐变量和选择偏差的图模型中的因果推断

赵慧  郑忠国  许静  
【摘要】:Bayes网络常用于多变量间的因果推断,但当存在未观测的隐变量和选择变量时,这种图模型往往无法正确描述观测变量间的因果关系。作者利用在观测变量上构造的最大祖先图模型刻画观测变量间的独立性关系和因果结构,并提出了具体的实现算法,从而可由观测数据来推断这类不完全观测下的部分因果关系。

【共引文献】
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【同被引文献】
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5 王秀丽;数据挖掘功能特性及其应用流程分析[J];科技创业月刊;2005年05期
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8 代锦辉;;最小二乘法处理自变量误差实验数据的方法[J];实验科学与技术;2006年04期
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4 丁磊;偏最小二乘回归算法改进及应用[D];新疆大学;2007年
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