三变量反事实随意图形模型的扩展：来自 二值到三值随机变量

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摘要翻译：
将有向无环图(DAG)中顶点集的三变量反事实因果图模型的二值分布推广到变量的三值分布，讨论了DAG中顶点集的三变量反事实因果图模型的推广。利用条件独立性作为辅助信息，将6类具有一定变量的可拓反事实因果图模型从二值分布推广到三值分布，并给出了可辨识性的充分条件。
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英文标题：
《Extension of Three-Variable Counterfactual Casual Graphic Model: from
  Two-Value to Three-Value Random Variable》
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作者：
Jingwei Liu
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最新提交年份：
2012
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分类信息：

一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Methodology        方法论
分类描述：Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计，调查，模型选择，多重检验，多元方法，信号和图像处理，时间序列，平滑，空间统计，生存分析，非参数和半参数方法
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence        人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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英文摘要：
  The extension of counterfactual causal graphic model with three variables of vertex set in directed acyclic graph (DAG) is discussed in this paper by extending two- value distribution to three-value distribution of the variables involved in DAG. Using the conditional independence as ancillary information, 6 kinds of extension counterfactual causal graphic models with some variables are extended from two-value distribution to three-value distribution and the sufficient conditions of identifiability are derived.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1206.6570

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关键词：随机变量 distribution independence Presentation Multivariate 顶点 模型 Value two distribution