因果模型在中医药研究中的应用

[Abstract]Investigatingthecausalitybetweenthingsistheoresearches.Recently,causalinferencehasbeenattachedmoreandmoreimporanceinstatistics,epidemiologyanddatamining.ItstwomainmodelsarecmodelsandBayesiannetwork.Inthecounterfactualmodels,thecausdefinedbythepotentialresultsthatanindividualistreatedusingdifferentmethoBasedonthecounterfactuasomeassumptions,theBayesiannetworkwhichcombinesprobabilitytheorywithgraphtheorycanbeusedfortheanalysisofthecomplestatisticaldata,Bayesiannetworkdescribingthecorrelationofdependenciessuchassequencerelationship,correusingtheweightsofprobabilitymeasure.Inthisarticle,theconcepts,reviewed.Finallytheapplicationofthetwomodelsintra[Keywords]causalmodel;Counterfactual关应用领域的复杂问题，在国外的统计刊物上已开展了热烈的探讨，参见Greenland,Robins和Pearl(1999),Fre (例如，是否患病)Y表示个体未接受处理或没有暴露下的结果相等，那么对个体1和个体2进行不同的处理，这样才能估计个体1的人注目的数据挖掘技术，是1981年由R.Howard和J.Matheson提出来的，是率测度的权重表达多个变量间的时序关系、相关关系或因果关系等多种依赖关机制，使其成为数据挖掘领域的新兴技术。从直观上讲，Bayes网络表现为一贝叶斯网络的网络结构(如图1),由代表变量节点及连接这些节点的箭头X₂X₃通过将中医体系中的916个证候，51项证素及其构成的1700条证名构成中医辨施之间具有协同关系?其关系强度的概率是多质疏松症临床报告这篇文章，可以应用贝叶斯网络来分析六味地黄汤加味、中因果关系?假如六味地黄汤加味与运动疗法(慢跑、做体操)均与骨密度的改善[1].耿直.因果推断与Simpson悖论.统计与信息论坛，2000,15(39):9-12出版社，2003:430[11].PearlJ.Probabilnetwork.CommunACM,1995,38(3):24226.[13].王学伟，瞿海斌，刘雪松，等.贝叶斯网络杂交学习算法及其在中医中的应用.浙江大学学报，2005,39(7):948-953[15].梁宇，郑忠国.一类因果模型