2025-02-23T04:04:16-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-50132%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T04:04:16-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-50132%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T04:04:16-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T04:04:16-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response

Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних

Проаналізовано сучасну методологію виводу каузальних моделей та структур систем імовірнісних залежностей із статистичних даних пасивних спостережень. Висвітлено можливості, проблеми, застереження та обмеження методів індуктивної ідентифікації каузальних відношень в апараті марковських властивостей т...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Балабанов, О.С.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2011
Series:Системні дослідження та інформаційні технології
Subjects:
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/50132
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Проаналізовано сучасну методологію виводу каузальних моделей та структур систем імовірнісних залежностей із статистичних даних пасивних спостережень. Висвітлено можливості, проблеми, застереження та обмеження методів індуктивної ідентифікації каузальних відношень в апараті марковських властивостей та баєсових мереж. Виділено кілька ступенів каузальних моделей згідно з рівнем їх обґрунтованості та адекватності джерелу даних. Сформульовано статистичний паттерн, який зводить обґрунтування висновку про каузальний характер зв’язку двох змінних до тестування набору статистичних фактів (не)залежності.