Independence Relations(독립관계)란 무엇입니까?
Independence Relations 독립관계 - Structural Equations Models (SEM) determine the dependence or independence relationship of the variables through the integration of linear equations. [1]구조 방정식 모델(SEM)은 선형 방정식의 통합을 통해 변수의 종속성 또는 독립성 관계를 결정합니다. [1]
Conditional Independence Relations 조건부 독립 관계
Bayesian networks have been widely used in many scientific fields for describing the conditional independence relationships for a large set of random variables. [1] RESULTS We determine linkage groups, typically chromosomes, and the order of markers in each linkage group by inferring the conditional independence relationships among large numbers of markers in the genome. [2] Methods: To construct a unified model for jointly performing eQTL mapping and gene network inference, we formulate the problem as a multiple-output regression task in which we aim to learn the regression coefficients while simultaneously estimating the conditional independence relationships among the set of response variables. [3] When restricted to using only observational data, the structure of the ground truth DAG is identifiable only up to Markov equivalence, based on conditional independence relations among the variables. [4] More specifically, we used a CGM to infer the precision matrix, which contains all the conditional independence relations between nodes in the graph. [5]베이지안 네트워크는 대규모 랜덤 변수 세트에 대한 조건부 독립 관계를 설명하기 위해 많은 과학 분야에서 널리 사용되었습니다. [1] 결과 우리는 게놈의 많은 마커 사이의 조건부 독립 관계를 추론하여 연결 그룹, 일반적으로 염색체 및 각 연결 그룹의 마커 순서를 결정합니다. [2] 방법: eQTL 매핑과 유전자 네트워크 추론을 공동으로 수행하기 위한 통합 모델을 구성하기 위해 회귀 계수를 학습하는 동시에 응답 변수 집합 간의 조건부 독립 관계를 추정하는 것을 목표로 하는 다중 출력 회귀 작업으로 문제를 공식화합니다. . [3] 관측 데이터만 사용하도록 제한하면 변수 간의 조건부 독립 관계를 기반으로 하여 Markov 등가까지만 ground truth DAG의 구조를 식별할 수 있습니다. [4] 보다 구체적으로 CGM을 사용하여 그래프의 노드 간의 모든 조건부 독립 관계를 포함하는 정밀도 행렬을 추론했습니다. [5]
independence relations among 독립관계
When restricted to using only observational data, the structure of the ground truth DAG is identifiable only up to Markov equivalence, based on conditional independence relations among the variables. [1] By considering a variety of independence relations among the components of the random vectors appearing in these functionals, we also obtain families of inequalities that lie between the EPI and the BLI. [2]관측 데이터만 사용하도록 제한하면 변수 간의 조건부 독립 관계를 기반으로 하여 Markov 등가까지만 ground truth DAG의 구조를 식별할 수 있습니다. [1] 이러한 함수에 나타나는 랜덤 벡터의 구성 요소 간의 다양한 독립 관계를 고려하여 EPI와 BLI 사이에 있는 부등식 패밀리도 얻습니다. [2]