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Structural Markov graph laws for Bayesian model uncertainty

Simon Byrne · A. Philip Dawid刊期 2015-08-01 · 卷 43（4）The Annals of Statistics已编入正刊

贝叶斯模型不确定性中的结构马尔可夫图分布AI 解读

This paper considers the problem of defining distributions over graphical structures. We propose an extension of the hyper Markov properties of Dawid and Lauritzen [ Ann. Statist. 21 (1993) 1272–1317], which we term structural Markov properties, for both undirected decomposable and directed acyclic graphs, which requires that the structure of distinct components of the graph be conditionally independent given the existence of a separating component. This allows the analysis…

贝叶斯
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