关于 MVR 链图的性质
统计方法学
2019-02-13 v7 机器学习
摘要
根据对边类型的不同解释，链图可表示变量之间不同的关系从而表示不同的独立模型。三种解释以首字母缩写 LWF、MVR 和 AMP 著称。多元回归链图（MVR CGs）由 Cox 和 Wermuth 于 1993 年引入。我们回顾 MVR 链图的马尔可夫性质，并为其提出一种可替代的全局与局部马尔可夫性质。除两两马尔可夫性质外，我们证明对于 MVR 链图，文献中所有的马尔可夫性质在半图oid 下均等价。我们推导了 MVR 链图的一个新分解公式，其比文献中提出的 MVR 链图分解公式更明确且不同。最后，我们提供一张汇总表，比较 LWF、AMP 和 MVR 链图的不同特征。
引用
@article{arxiv.1803.04262,
title = {On the Properties of MVR Chain Graphs},
author = {Mohammad Ali Javidian and Marco Valtorta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.04262},
year = {2019}
}
备注
Extended version of a paper submitted to a conference. arXiv admin note: text overlap with arXiv:0906.2098 by other authors