因果模型在中醫(yī)藥研究中的應(yīng)用

[Abstract]Investigatingthecausalitybetweenthingsistheoresearches.Recently,causalinferencehasbeenattachedmoreandmoreimporanceinstatistics,epidemiologyanddatamining.ItstwomainmodelsarecmodelsandBayesiannetwork.Inthecounterfactualmodels,thecausdefinedbythepotentialresultsthatanindividualistreatedusingdifferentmethoBasedonthecounterfactuasomeassumptions,theBayesiannetworkwhichcombinesprobabilitytheorywithgraphtheorycanbeusedfortheanalysisofthecomplestatisticaldata,Bayesiannetworkdescribingthecorrelationofdependenciessuchassequencerelationship,correusingtheweightsofprobabilitymeasure.Inthisarticle,theconcepts,reviewed.Finallytheapplicationofthetwomodelsintra[Keywords]causalmodel;Counterfactual關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域的復(fù)雜問(wèn)題，在國(guó)外的統(tǒng)計(jì)刊物上已開(kāi)展了熱烈的探討，參見(jiàn)Greenland,Robins和Pearl(1999),Fre (例如，是否患病)Y表示個(gè)體未接受處理或沒(méi)有暴露下的結(jié)果相等，那么對(duì)個(gè)體1和個(gè)體2進(jìn)行不同的處理，這樣才能估計(jì)個(gè)體1的人注目的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，是1981年由R.Howard和J.Matheson提出來(lái)的，是率測(cè)度的權(quán)重表達(dá)多個(gè)變量間的時(shí)序關(guān)系、相關(guān)關(guān)系或因果關(guān)系等多種依賴關(guān)機(jī)制，使其成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的新興技術(shù)。從直觀上講，Bayes網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)為一貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(如圖1),由代表變量節(jié)點(diǎn)及連接這些節(jié)點(diǎn)的箭頭X?X?通過(guò)將中醫(yī)體系中的916個(gè)證候，51項(xiàng)證素及其構(gòu)成的1700條證名構(gòu)成中醫(yī)辨施之間具有協(xié)同關(guān)系?其關(guān)系強(qiáng)度的概率是多質(zhì)疏松癥臨床報(bào)告這篇文章，可以應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來(lái)分析六味地黃湯加味、中因果關(guān)系?假如六味地黃湯加味與運(yùn)動(dòng)療法(慢跑、做體操)均與骨密度的改善[1].耿直.因果推斷與Simpson悖論.統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2000,15(39):9-12出版社，2003:430[11].PearlJ.Probabilnetwork.CommunACM,1995,38(3):24226.[13].王學(xué)偉，瞿海斌，劉雪松，等.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)雜交學(xué)習(xí)算法及其在中醫(yī)中的應(yīng)用.浙江大學(xué)學(xué)報(bào)，2005,39(7):948-953[15].梁宇，鄭忠國(guó).一類因果模型