【摘 要】
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现实生活中许多领域都有离散变量和连续变量同时出现的情况,可以归为一类模型—混合图模型,也就是既有离散变量又有连续变量的的图模型.McMichael,Liu& Pan(1999)在不考虑离
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现实生活中许多领域都有离散变量和连续变量同时出现的情况,可以归为一类模型—混合图模型,也就是既有离散变量又有连续变量的的图模型.McMichael,Liu& Pan(1999)在不考虑离散子结点有连续父结点的情况下,给出了在不完全数据下估计混合图参数的方法.但是许多实际领域中会有离散变量依赖于连续变量这种情况出现,万康(1997)讨论了混合图中离散子结点有连续父结点的情况下,由不完全数据估计参数的问题,给出了基于EM算法的估计方法.该文证明了给定连续变量时离散变量的条件分布的形式,考虑了连续变量是一维和两维的两种情况,然后给出了在不完全观测数据下估计给定连续父结点时离散子结点的条件分布的两种算法,通过计算数值实例比较这两种算法与EM算法的优劣.最后该文对混合图的学习所涉及的一些问题进行了讨论.
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