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该版本是Judea Pearl的《Causality: Models, Reasoning and Inference (2nd Edition)》中的表达方式。
 
该版本是Judea Pearl的《Causality: Models, Reasoning and Inference (2nd Edition)》中的表达方式。
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规则1用于增删观测:在 <math> G_{\overline{X}} </math> 中,当给定X和W,Y和Z条件独立时,有下式
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规则1用于增删观测:在 <math> G_{\overline{X}} </math> 中,当给定<math>X</math>和</math>W</math>,有</math>Y</math>和</math>Z</math>条件独立时,则
 
:<math> P(Y|do(X),Z,W)=P(Y|do(X),Z)</math>
 
:<math> P(Y|do(X),Z,W)=P(Y|do(X),Z)</math>
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规则2用于互换干预和观察:在 <math> G_{\overline{X}\underline{Z}} </math> 中,当给定X和W,Y和Z条件独立时,有下式
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规则2用于互换干预和观察:在 <math> G_{\overline{X}\underline{Z}} </math> 中,当给定<math>X</math>和<math>W</math>,有<math>Y</math>和<math>Z</math>条件独立时,则
 
:<math> P(Y|do(X),do(Z),W)=P(Y|do(X),Z,W)</math>
 
:<math> P(Y|do(X),do(Z),W)=P(Y|do(X),Z,W)</math>
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规则3用于增删干预:在 <math> G_{\overline{X}\underline{Z(W)}} </math> 中,当给定X和W,Y和Z条件独立时,有下式
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规则3用于增删干预:在 <math> G_{\overline{X}\underline{Z(W)}} </math> 中,当给定<math>X</math>和<math>W</math>,有<math>Y</math>和<math>Z</math>条件独立时,则
 
:<math> P(Y|do(X),do(Z),W)=P(Y|do(X),W)</math>
 
:<math> P(Y|do(X),do(Z),W)=P(Y|do(X),W)</math>
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其中 <math> Z(W) </math> 表示 <math> Z - An(W)_{ G_{ \overline{X} } } </math> , <math> An(W)_{G} </math> 表示W在图G中的祖先集(W及其祖先节点构成的点集), <math> G_{\overline{X}} </math> 表示删除G中所有指向X节点的边后得到的子图, <math> G_{\overline{X}\underline{Z}} </math> 表示删除G中所有指向X和从Z指向其他节点的边后得到的子图。
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其中 <math> Z(W) </math> 表示 <math> Z - An(W)_{ G_{ \overline{X} } } </math> , <math> An(W)_{G} </math> 表示<math>W</math>在图<math>G</math>中的祖先集(<math>W</math>及其祖先节点构成的点集), <math> G_{\overline{X}} </math> 表示删除<math>G</math>中所有指向<math>X</math>节点的边后得到的子图, <math> G_{\overline{X}\underline{Z}} </math> 表示删除<math>G</math>中所有指向<math>X</math>和从<math>Z</math>指向其他节点的边后得到的子图。
    
=====版本3=====
 
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