資料詳細

目次

1 離散型データ事例:多項ベイジアンネットワーク

  1.1 事例紹介:交通手段に関する調査

  1.2 グラフィカル表現

  1.3 確率的表現

  1.4 パラメータの推定:条件付き確率表

  1.5 DAG構造の学習:検定とスコア

  1.6 離散型データでベイジアンネットワークを使ってみよう

  1.7 ベイジアンネットワークの図示

  1.8 参考文献

2 連続型データ事例:ガウシアン・ベイジアンネットワーク

  2.1 事例紹介:作物の収穫量に関する分析

  2.2 グラフィカル表現

  2.3 確率的表現

  2.4 パラメータの推定:相関係数

  2.5 DAG構造の学習:検定とスコア

  2.6 ガウシアン・ベイジアンネットワークを使ってみよう

  2.7 ガウシアン・ベイジアンネットワークの図示

  2.8 補足説明

  2.9 参考文献

3 混合(離散・連続型)事例:条件付きガウシアン・ベイジアンネットワーク

  3.1 事例紹介:健康管理にかかるコスト

  3.2 グラフィカルおよび確率的表現

  3.3 パラメータの推定:混合回帰

  3.4 DAG構造の学習:検定とスコア

  3.5 条件付きガウシアン・ベイジアンネットワークを使ってみよう

  3.6 参考文献

4 時系列データ:ダイナミック・ベイジアンネットワーク

  4.1 事例紹介:ドモティクス

  4.2 グラフィカル表現

  4.3 確率的表現

  4.4 ダイナミック・ベイジアンネットワークの学習

  4.5 ダイナミック・ベイジアンネットワークを使ってみよう

  4.6 ダイナミック・ベイジアンネットワークの図示

  4.7 参考文献

5 より複雑な事例:汎用ベイジアンネットワーク

  5.1 事例紹介:救命救急科の待ち時間

  5.2 グラフィカルおよび確率的表現

  5.3 Stanを使ってモデル構築

  5.4 Stanを使ったパラメータ推定

6 ベイジアンネットワークの理論とアルゴリズム

  6.1 条件付き独立とグラフィカルな分離

  6.2 ベイジアンネットワーク

  6.3 マルコフブランケット

  6.4 モラルグラフ

  6.5 ベイジアンネットワーク学習

  6.6 ベイジアンネットワーク推論

  6.7 因果ベイジアンネットワーク

  6.8 ベイジアンネットワークの評価

  6.9 参考文献

7 ベイジアンネットワークのためのソフトウェア

  7.1 Rパッケージの概要

  7.2 StanとBUGSソフトウェアパッケージ

  7.3 その他のソフトウェアパッケージ

8 実社会におけるベイジアンネットワークの応用

  8.1 プロテインシグナルに関するネットワークの学習

  8.2 人体組成に関する予測

  8.3 参考文献

付録A グラフ理論

  A.1 グラフ,ノード,そしてアーク

  A.2 参考文献

付録B 確率分布

  B.1 一般的特徴

  B.2 周辺分布と条件付き分布

  B.3 離散型分布

  B.4 連続型分布

  B.5 共役分布

  B.6 参考文献

付録C 付録C ベイジアンネットワークの覚書き

  C.1 ベイジアンネットワークとベイズ統計学

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