パッケージ bnlearn のホームページとCRAN ベイジアンネットワークの概要 データがある 要素をAcyclic directed graph状にして、一番よい形を見つけ、その形の辺に適当な値を見出す bnlearnでなぞる データはdata.frame。こんな風にして、関係のあるデータを作ってやってもよい。 Ns<-10000 A<-rpois(Ns,10) B<-rpois(Ns,10) C<-rpois(Ns,10) D<-rpois(Ns,10) E<-rpois(Ns,10) B[1:(4*Ns/5)]<-A[1:(4*Ns/5)] C[1:(3*Ns/5)]<-A[1:(3*Ns/5)] D[1:(2*Ns/5)]<-A[1:(2*Ns/5)] E[1:(1*Ns/5)]<-A[1:(1*Ns/5)] d<-as.data.frame(cbind(A,B,C,D,E))
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