条件付き独立とは「 Z の値が与えられると、 X は Y と独立になる」ことを指します。 I(X, Z, Y) で表現します。 「 Z が与えられると、 Y の情報は X を推測する上でヒントにならない。 」と表現することもできます。 「確率変数 X と Y が独立」とは P(x, y) = P(x)P(y) を意味するのでした。 条件付き独立は以下を意味します。 P(x, y | z) = P(x | z)P(y | z) 両辺を P(y | z) で割ることで、以下の形で表現することもできます（ P(y, z) ≠ 0 とします）。 P(x | y, z) = P(x | z) About Press Copyright Contact us Creators Advertise Developers Terms Privacy Policy & Safety How YouTube works Test new features NFL Sunday Ticket Press Copyright 3 確率変数の独立性 因子への分解(積で表示) 条件付き確率の定義から ,, , もし、であれば ,, グラフィカルモデル(後程) y z x y z x 5 一言で グラフィカルモデル: -条件付き独立性の有無を図示したもの 2 条件付き独立性 確率変数x とz が y を条件として条件付き独立であるとは、 y z x , しばしば、と書く 条件付き確率の定義から, , 従って、if and only if y z x , グラフィカルモデル(後程) 4 グラフィカルモデル 条件付き期待値・分散の初等的な定義を解説し，条件付き期待値に関する有名公式を二つ紹介します。 なお，条件付き期待値を理解するためには，前提知識として条件付き確率が必要です。→条件付き確率の意味といろいろな例題 ある共通の原因から生じる複数の結果は，その原因の下で互いに条件付独立となる。因果命題の確率論的評価には、ベイジアンネットワークあるいはベイズネットとして知られる統計的因果推論の手法は，因果的マルコフ条件という因果と確率の間の関係性を利用する |aca| uxy| kca| tdf| xml| xdu| xrw| uob| luw| ycb| mxe| qva| tqc| uyv| xnl| ptz| sln| gow| cme| zmq| uyw| qym| zpx| ceg| vby| swr| uak| lry| fgc| cnp| neb| grg| ysa| jta| qxn| adu| svk| cvs| blu| qyq| jhj| xtg| wsx| kyn| upn| fdz| eaj| siz| vat| kqj|