CRAN 任务视图:图形模型

维护者Soren Hojsgaard
联系方式sorenh at math.aau.dk
版本2023-04-05
URLhttps://CRAN.R-project.org/view=GraphicalModels
源代码https://github.com/cran-task-views/GraphicalModels/
贡献欢迎对本任务视图提出建议和改进,可以通过 GitHub 上的问题或拉取请求,或通过电子邮件发送给维护者地址。有关更多详细信息,请参阅 贡献指南
引用Soren Hojsgaard (2023). CRAN 任务视图:图形模型。版本 2023-04-05。URL https://CRAN.R-project.org/view=GraphicalModels。
安装可以使用 ctv 包自动安装本任务视图中的软件包。例如,ctv::install.views("GraphicalModels", coreOnly = TRUE) 安装所有核心软件包,或 ctv::update.views("GraphicalModels") 安装所有尚未安装和更新的软件包。有关更多详细信息,请参阅 CRAN 任务视图计划

维基百科

图形模型或概率图形模型 (PGM) 或结构化概率模型是一种概率模型,其中一个图表达了随机变量之间的条件依赖结构。它们通常用于概率论、统计学(特别是贝叶斯统计学)和机器学习中。

补充观点是,图形模型基于利用条件独立性来构建具有模块化结构的复杂随机模型。也就是说,一个复杂的随机模型是由更简单的构建块组成的。

本任务视图是旨在提供 R 代码来处理图形模型的软件包集合。

请注意,结构方程模型 (SEM) 软件包在某种意义上也是图形模型。但是,SEM 软件包没有在此处介绍,而是在 心理测量学 任务视图中拥有自己的部分。

这些软件包可以大致分为以下主题(尽管其中一些软件包的功能跨越了这些类别)

图的表示、操作和显示

经典模型 - 通用包

其他:模型搜索、结构学习、特定类型的模型等。

贝叶斯网络/概率专家系统

BUGS 模型

CRAN 软件包

核心gRbase.
常规backbonebayesmixBDgraphbnclassifybnlearnbnstructboaBRugscodadclonedealdiagramDiagrammeRergmFBFsearchGeneNetggmgRaingRcgRimhugeigraphlvnetmgmMXMndtvnetworknetworkDynamicpcalgpchcqgraphR2OpenBUGSR2WinBUGSrjagsSEMIDsnaspectralGraphTopology.
已归档abn.

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