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	含隐变量和选择偏差的图模型中的因果推断; Causal Inference in the Models with Hidden Variables and Selection Bias
	赵慧 ; 郑忠国 ; 许静
	2006
关键词	隐变量 选择变量 Bayes 网络 因果推断 最大祖先图
英文摘要	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.; 国家自然科学基金; 许国志博士后工作奖励基金; 中文核心期刊要目总览(PKU); 中国科学引文数据库(CSCD); 0; 5; 584-589; 42
语种	中文
出处	万方 ; http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_bjdxxb200605004.aspx
出版者	北京大学学报 自然科学版
内容类型	其他
源URL	[http://hdl.handle.net/20.500.11897/13742]
专题	数学科学学院
推荐引用方式 GB/T 7714	赵慧,郑忠国,许静. 含隐变量和选择偏差的图模型中的因果推断, Causal Inference in the Models with Hidden Variables and Selection Bias. 2006-01-01.

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