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(总体:统计学概念,指包含所研究的全部个体(数据)的集合)
 
(总体:统计学概念,指包含所研究的全部个体(数据)的集合)
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考虑一个分布<math>P_{X}</math>和一个DAG <math>\mathcal{G}</math>.
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考虑一个多变量联合概率分布<math>P_{X}</math>和一个有向无环图DAG <math>\mathcal{G}</math>.
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定义:<math>P_{X}</math>对于DAG <math>\mathcal{G}</math>满足因果忠实性,如果<ref name="Elements">Peters Jonas,Janzing Dominik,Schlkopf Bernhard (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=5c93b918-c3ba-11eb-8fd5-0242ac170007 Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms].</ref>:
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定义:联合概率分布<math>P_{X}</math>对于DAG <math>\mathcal{G}</math>满足因果忠实性,如果<ref name="Elements">Peters Jonas,Janzing Dominik,Schlkopf Bernhard (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=5c93b918-c3ba-11eb-8fd5-0242ac170007 Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms].</ref>:
    
<math>A \perp\!\!\!\perp B \mid C \Rightarrow A \perp\!\!\!\perp_{\mathcal{G}} B \mid C</math>
 
<math>A \perp\!\!\!\perp B \mid C \Rightarrow A \perp\!\!\!\perp_{\mathcal{G}} B \mid C</math>
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对于所有不相交的顶点集A,B,C均成立。
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对于所有不相交的顶点(变量)集 A,B,C 均成立。
    
这个定义暗示了一个与全局马尔可夫条件相反的结论:
 
这个定义暗示了一个与全局马尔可夫条件相反的结论:
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