物联网与数据挖掘习题答案第12章 课后习题.docx

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1、12-1关联分析与因果分析之间有何异同点?关联分析和因果分析是两种常用的数据分析方法，它们在某些方面具有相似之处，但在 其他方面又有明显的差异。相同点：都是从数据中挖掘出数据之间的关系；都可以通过计算相关性或条件概率等方 法来分析数据之间的关系；都可以用于预测和优化等任务。不同点：关联分析主要用于分析数据之间的关联规则，即在某些条件下，两个或多个变 量之间的关系，而因果分析则更侧重于分析一个变量对其他变量的影响，即因果关系；关联 分析通常只能识别变量之间的相关性，但无法确定因果关系，因果分析则能够确定变量之间 的因果关系；关联分析通常不考虑时间序列数据的影响，而因果分析通常需要考虑时间序列 数

2、据的影响。总的来说，关联分析和因果分析都是数据分析中非常重要的方法，它们各有优缺点，应 根据具体问题来选择合适的方法。12-2分析图12-3中三种基本的条件独立性结构。链结构、分叉结构、对撞结构。12-3分析比较三类不同的因果发现方法。参见教材第12.3小节。12-4简述do算子与条件概率之间的区别与联系。条件概率是指在已知某些事件发生的情况下，某个事件发生的概率。在因果推断中，条 件概率用于表示因果关系中的条件概率分布，即在因变量给定的情况下，自变量的条件概 率。例如，在一个二元因果关系中，假设自变量为X,因变量为Y,条件概率为P(Y|X)。这 个条件概率可以用来回答问题，如如果X发生了，那

3、么Y会发生的概率是多少。do算子则是因果推断中的一个重要概念，用于表示某个变量被强制设定为一个特定值 的操作。do(X=x)表示将变量X设置为x,与条件概率不同的是，do算子并不是指定了一个 条件，而是指定了一个操作。do算子可以用来解决因果推断中的干预问题，即如果我们对 某个变量进行了干预，那么它对其他变量的影响是什么。在一些简单的因果模型中，条件概 率和do算子之间存在一定的联系。例如，在一个二元因果模型中，P(Y|do(X=x)表示在对变 量X进行干预的情况下，Y的条件概率分布。但是在更复杂的因果模型中，条件概率和do 算子之间的联系并不总是显然的。因此，在实际应用中，我们需要对具体的因

4、果模型进行分 析和建模，来理解它们之间的联系和区别，并选择合适的工具和方法进行因果推断。12-5对比分析do算子、后门准则及前门准则。参见教材第12.4小节。12-6举例说明反事实推理在物联网系统中的应用。反事实推理是一种因果推理的方法，用于推断如果某些条件发生了不同的结果，那么结 果将会是什么。在物联网系统中，反事实推理可以应用于评估系统的稳定性和安全性，从而 帮助预测和防止潜在的故障和安全问题。例如，考虑一个智能家居系统，其中包含多个传感 器和控制器，可以监控和控制家庭的温度、照明、安全等方面。为了评估系统的稳定性，我 们可以使用反事实推理来分析某些条件下的结果。例如，假设我们想知道如果系统中的某个 传感器出现故障，会对系统的稳定性产生什么影响。我们可以使用反事实推理来模拟这种情 况，例如将传感器输出设置为故障状态，并分析这种情况下系统的响应。如果系统表现出不 稳定的行为，我们就可以采取相应的措施来防止故障的发生，例如备用传感器或其他监控方 法。