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나는 최근 관계 x-> W < -Y에서 X가 y.X에 영향을 미치지 않으며 W와 인과 관계가 있고 Y가 Y와 증거 관계가 있다고 말한 비디오를 검토했다. X는 Y에 영향을 미치지 않을 것인가?v 구조가 왜 확률 적 영향의 흐름에 기여하지 않는가?
A
답변
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W는 "The Lawn is Wet"을, X는 "최근 비가 내렸다", Y는 "자동 스프링클러가 최근에있었습니다."라고합시다.
명백하게, X 영향 W : 최근에 비가 내렸을 때, 잔디가 젖어있을 가능성이 있습니다. 분명히 Y 영향 W : 최근에 스프링클러를 사용하면 잔디가 젖어있을 가능성이 있습니다. 분명히 W를 알면 X와 Y에 대한 추론을 할 수 있습니다.
그러나 X는 Y에 직접적인 영향을 줍니까? 다르게 말하자면, 최근 비가 내린 사실이 자동 스프링클러의 최근 영향 여부에 영향을 줍니까? 아니요. 우리가 잔디밭의 상태에 대해 알지 못한다면, 우리가 밖을 보지 않았기 때문에, 최근 비가 올 기회는 최근의 스프링클러 활동의 기회와는 관계가 없습니다.
잔디를 살펴보고 잔디밭의 상태를 확인하면 다음 비와 스프링클러 활동 간의 추론을 그릴 수 있습니다. 날이 내가 섹션 1.3이 온라인으로 책의 1.4에서 발견 한 구체적인 예였다 이해 도움
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W가 관찰되지 않으면 x와 y는 독립적입니다.
이러한 v-structured CPD 중 하나 (전체적으로 결정적입니다)는 다음과 같습니다.
X와 Y를 이진 변수로 독립적으로 그리고 나서 W가 합계입니다. X = 1 만 알면 Y는 0이고 W는 1, 또는 Y = 1과 W = 2입니다. X를 알면 두 가지 가능성을 구분할 수 없습니다.
일반적으로 v 구조에 대한 추론은 확률 론적 기능보다 결정 론적 기능이 훨씬 쉽다고 생각합니다. v-structure가 ADD, XOR 및 AND 일 때 어떤 일이 일어나는지 생각하고 일반적으로 일반적인 주장에 대한 구체적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.
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뭔가 :
그것은 당신이 위에 열거 한 모든 경우를 통과하고, 각각의 경우에 대해 승/설명 1.4 절에서 설명한 실행 예제. 여기 봐주십시오 : 그것은 베이지안 네트워크에 대해 때문에
이 질문 오프 주제 것으로 보인다. – Flexo