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A Scoring Criterion For Learning chain graphs

Acta Mathematica Sinica,English Series 2006年第4期22卷 1063-1068页

作者： Zhong Guo ZHENG Jing XU Xing Wei TONG wDepartment of Mathematical Sciences Peking University Beijing 100871 P. R. China Department of Mathematics Beijing Normal University Beijing 100875 P. R. China

A chain graph allows both directed and undirected edges, and contains the underlying mathematical properties of the two. An important method of learning graphical models is to use scoring criteria to measure how well the graph structures fit the data. In this paper, we present a scoring criterion for learning chain graphs based on the Kullback Leibler distance. It is score equivalent, that is, equivalent chain graphs obtain the same score, so it can be used to perform model selection and model averaging.

关键词： chain graph Markov equivalence Scoring criterion

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Decision-Making Oriented Aggregation of Nodes in Influence Diagrams

Decision-Making Oriented Aggregation of Nodes in Influence D...

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2010 Chinese Control and Decision Conference

作者： Cai-Yun Gong,Wei-Yi Liu,Kun Yue,Wei-Hua Li Department of Computer Science and Engineering,School of Information, Yunnan University,Kunming,650091,P.R.China

＜正＞The high-level decision-making is time-consuming in a large,complex *** decision-maker needs to consider many factors whatever they are in same domain or *** diagram（ID） is an effective tool to help people make a strategic *** a large influence diagram,the high-level decision-maker doesn’t need to know the details,and he only needs to know the overall effects of the decisions made in each *** from this real application,it is necessary to aggregate the nodes in a domain into one block in an influence *** this paper,we are to discuss the aggregation of nodes in influence diagrams. In order to aggregate nodes,we have to partition the influence diagram into blocks *** block is composed of nodes which contact each other strongly and contact other nodes *** the influence diagram has different types of nodes,we have to partition these types of nodes *** on the relationships among nodes,we aggregate each block into a new ***,we combine the blocks with different types of nodes and get a new influence *** experiments show the feasibility of our proposed methods.

关键词： Influence diagram chain graph Utility independence Decision Aggregation

来源： cnki会议评论

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时间序列的图模型及其在股市相关性中的应用

引用

统计与精算 2011年第3期 36-41页

作者：蔡风景李元

图模型方法是高维数据统计分析的重要工具，时间序列的图模型方法有链图、因果图和偏相关图，将基于VAR模型的时间序列链图和因果图应用于国际股票市场，研究主要股指的动态相关性，结果表明：美国股市对周边股市的影响较大。将偏相关... 详细信息

图模型方法是高维数据统计分析的重要工具，时间序列的图模型方法有链图、因果图和偏相关图，将基于VAR模型的时间序列链图和因果图应用于国际股票市场，研究主要股指的动态相关性，结果表明：美国股市对周边股市的影响较大。将偏相关图应用于亚洲股票市场，研究亚洲主要股指的交互作用，结果表明：中国内地是相对独立的市场，中国香港、台湾以及新加坡、日本股票市场之间存在显著的信息流动。

关键词：链图因果图偏相关图股票市场 chain graph causality graph partial correlation graph stock markets

来源：人大复印报刊资料评论

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