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directed-acyclic-graphs - 基于数据生成过程的因果图
我对因果推理很陌生,想尝试一些治疗效果估计的方法。为此,我在 Python 中创建了以下数据生成过程:
对于生成的数据,将创建以下图表:
我的问题是:由于X2(根据数据生成)不影响T的分配,但对治疗效果本身有影响,X2和T(X2->T)之间是否需要边缘?
非常感谢!
r - 在 R 中构建具有离散和连续父变量的贝叶斯网络
这是使用自己的规范在 R 中使用贝叶斯网络模拟数据的后续问题
假设现在我想包括离散父母和连续父母,以便我的 DAG 包含治疗和死亡(结果),并且都取决于年龄(连续)和性别:
在这种情况下,我将如何定义条件概率表?
同样,如果结果是连续变量而不是离散变量,我该如何定义结果?