Testing Unfaithful Gaussian Graphical Models
Testing Unfaithful Gaussian Graphical Models
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测试不忠实的高斯图形模型
DOI：
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Tatikonda
中科院分区：
文献类型：
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作者：
D. Soh;S. Tatikonda
高斯图模型的全局马尔可夫性质确保了图分离意味着条件独立。具体地说，如果一个节点集S图将节点u和v分开，那么给定XS，Xu有条件地独立于Xv。相反的方向不必为真，即徐Xv| XS不需要暗示S是u和v的节点分隔符。当它这样做时，关系Xu <$Xv| XS被称为忠诚。在本文中，我们提供了一个忠实关系的特征，然后提供了一个算法来测试忠实性的基础上，只有知识的其他条件关系的形式Xi <$Xj| XS。
The global Markov property for Gaussian graphical models ensures graph separation implies conditional independence. Specifically if a node set S graph separates nodes u and v then Xu is conditionally independent of Xv given XS. The opposite direction need not be true, that is, Xu ⊥ Xv | XS need not imply S is a node separator of u and v. When it does, the relation Xu ⊥ Xv | XS is called faithful. In this paper we provide a characterization of faithful relations and then provide an algorithm to test faithfulness based only on knowledge of other conditional relations of the form Xi ⊥ Xj | XS.