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贝叶斯网络中条件独立性的判断 CS188 Note13 学习笔记

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D-Separation

D-separation是贝叶斯网络中的一个概念,用于通过图结构DAG随机变量之间的条件独立性
首先需要回顾一下的是:在图中,只要给定了某个节点的所有父节点,那么该节点就与其所有祖先节点在逻辑上是相互独立的

A node is conditionally independent of all its ancestor nodes in the graph given all of its parents.

Causal Chain( 因果链 )

这时X和Z不是独立的,因为信息可以沿着链来传递

这时候X和Z关于Y条件独立(X⊥⊥Z∣Y),这时候就用到了最开始提到的定理,只要给定了某个节点的所有父节点,那么该节点就与其所有祖先节点在逻辑上是相互独立的,此时X和Z是独立的
也可以通过公式来证明:
HINT: 记得回顾一下链式法则还有独立性
P ( X ∣ Z , y ) = P ( X , Z , y ) P ( Z , y ) = P ( Z ∣ y ) P ( y ∣ X ) P ( X ) ∑ x P ( x , y , Z ) = P ( Z ∣ y ) P ( y ∣ X ) P ( X ) P ( Z ∣ y ) ∑ x P ( y ∣ x ) P ( x ) = P ( y ∣ X ) P ( X ) ∑ x P ( y ∣ x ) P ( x ) = P ( X ∣ y ) \begin{align*} P(X\mid Z,y) &= \frac{P(X,Z,y)}{P(Z,y)} = \frac{P(Z\mid y)P(y\mid X)P(X)}{\sum_x P(x,y,Z)} = \frac{P(Z\mid y)P(y\mid X)P(X)}{P(Z\mid y)\sum_x P(y\mid x)P(x)} \\ &= \frac{P(y\mid X)P(X)}{\sum_x P(y\mid x)P(x)} = P(X\mid y) \end{align*}P(XZ,y)=P(Z,y)P(X,Z,y)=xP(x,y,Z)P(Zy)P(yX)P(X)=P(Zy)xP(yx)P(x)P(Zy)P(yX)P(X)=xP(yx)P(x)P(yX)P(X)=P(Xy)

Common Cause( 共同原因 )

X,Z不是独立的,因为他们共同受到了Y的影响。

X 和 Z 关于 Y条件独立(X⊥⊥Z∣Y)。知道 Y 之后,X 和 Z 之间的关联被解释,再无其他联系,同样可以通过公式来证明:
P ( X ∣ Z , y ) = P ( X , Z , y ) P ( Z , y ) = P ( X ∣ y ) P ( Z ∣ y ) P ( y ) P ( Z ∣ y ) P ( y ) = P ( X ∣ y ) \begin{align*} P(X\mid Z,y) &= \frac{P(X,Z,y)}{P(Z,y)} = \frac{P(X\mid y)P(Z\mid y)P(y)}{P(Z\mid y)P(y)} = P(X\mid y) \end{align*}P(XZ,y)=P(Z,y)P(X,Z,y)=P(Zy)P(y)P(Xy)P(Zy)P(y)=P(Xy)

Common Effect

X⊥⊥Z,没有任何给定,没有理由认为两个无关的原因有关联

X和Z不独立,X和Z会对Y产生的原因产生explaining away( 解释竞争 )


D-Seperation判定算法

给定贝叶斯网络 G,节点 X和 Y,以及观测节点集合 Z={Z 1 Z_1Z1,…,Z k Z_kZk},要判断 X⊥⁣⊥Y∣Z是否保证成立(即 D-separate),步骤如下:

  1. 阴影化观测节点:在图中将Z 中的所有节点涂灰(代表它们已被观测)
  2. 枚举 X 到 Y 的所有无向路径:忽略箭头的方向,找出所有从 X 到 Y 的路径(节点不重复即可,不要担心循环,但通常考虑简单路径)
  3. - 将路径分解为连续的三节点片段。
  4. 结论:
    • 如果不存在任何活跃路径,则 X⊥⊥Y∣Z被保证成立(D-separated)。
    • 如果存在至少一条活跃路径,则不能保证条件独立(可能依赖,也可能不依赖,取决于具体概率值)。

主要需要留意的是:如果只有一条路径,这条路径上只要有一个三元组是Inactive Triples,那么这条路径就是Inactive的,条件一定是独立的。
如果有多条路径,只要有一条路径是Active,即便其它路径都是Inactive,也就是说不能忽略Active路径展示的相关性,不能证明条件是独立的


Active triples


Inactive triples


Example


http://www.jsqmd.com/news/880344/

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