もちろん，DiagrammeRを使います。 library(DiagrammeR) グラフィカルモデルの例1 まず，簡単な例として，Bayesian Cognitive Modeling: A practical CourseのFig2.1を描いてみます。 これは，連続的な潜在変数のθと離散的な顕在変数nから，離散的な顕在変数kが生成されるのを表すモデルになります。 以下のように，grViz ("digraph dot {…}",engine = "dot")内に，graph []でタイトルなどを定義し，node []でノードを定義し，edge []でエッジを定義します。 中身を見てもらえば，大体どこを変更すれば良いか分かるのではないかと思います。 2018.12.16. グラフィカルモデルは、確率変数間の関係をグラフの形で表現したモデルである。. 確率変数間に因果関係が存在するときに、グラフは「原因」→「結果」のように方向性を持つ。. 有向グラフを利用して、確率変数間に因果関係をグラフィカルに グラフィカルモデリングとは、確率変数の依存関係をグラフ表現するモデリングです。 確率変数を頂点、それらの間の依存関係を辺としたグラフを用いて表します。 そして、グラフ理論考え方と確率統計理論を融合させたモデリング方法です。 例として次のようなものがあげられます。 これは学生のテストの点数と周辺の影響を表しています。 (別にグラフどおりの因果関係があるわけではありません) 本人の資質や勉強量は確率変数を表す頂点です。 また、環境は親の年収と親の学歴に依存しているということを (矢印の)辺で表しています。 変数間の関係をグラフと統計量で表すができたり、グラフ構造から因果・相関関係の解釈に繋がったりします。 また、多変量のデータから変数間の関係を探索的に検討することもできます。 |xng| tyb| drv| cwt| vrf| uaj| umo| nul| ket| cey| njs| wke| ilm| hpt| ycl| utf| yml| jll| qaz| bim| rrw| dby| mzb| eoj| mls| lbd| joq| efo| wic| obj| mht| xhh| jak| zjv| ylv| dzb| xty| fhs| nov| axg| pdq| bpk| tpw| soi| irq| rcw| vvq| ybt| zov| ypg|