真实世界中的贝叶斯网络:Bootstrap、模型平均与非齐次动态的科研应用

在生态与环境科学领域,揭示变量间因果机制是理解复杂系统运行规律的核心挑战。传统实验方法受限于高昂成本与生态扰动风险,而经典统计模型仅能刻画变量相关性,难以突破"相关非因果"的认知瓶颈。贝叶斯网络作为融合图论与概率论的前沿方法,通过有向无环图建模变量间的条件依赖关系,为因果推断提供了全新的数学框架。其独特优势在于:既能整合混合回归、LASSO等传统模型,又能突破统计相关性的局限,在非实验条件下模拟变量间的因果传导路径。

专题一:R语言实现Bayesian Network分析的基本流程

R语言的数据类型与基本操作

R语言中图论的相关操作

贝叶斯网络的图表示与概率表示

基于bnlearn建立简单的贝叶斯网络

专题二:离散静态贝叶斯网络的构建

离散静态网络的结构学习

离散静态网络的参数估计

离散静态网络的推断

实例分析

专题三:连续分布下的贝叶斯网络

连续贝叶斯网络的结构学习

连续贝叶斯网络的参数估计

高斯贝叶斯网络的推断

实例分析

专题四:混合贝叶斯网络

混合分布情况下的处理

贝叶斯统计在混合网络中的应用

实例分析

专题五:动态贝叶斯网络

时间序列中变量的选择

时间相关性的处理

动态贝叶斯网络

实例分析

专题六:基于Gephi的网络作图初步

基于Gephi的网络作图初步

专题七:真实世界中的贝叶斯网络

Bootstrap与阈值选择

模型平均方法

非齐次动态贝叶斯网络

实例分析

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