下記のようなベイジアンネットを考えたとします。
パターン1
パターン2
パターン3
パターン4
この中でシミュレーションができないのが1つあります。
それは、パターン3です。
よくみるとネットワークが循環してしまっています。
パターン3
ここで、性別, 子供の有無, 職業の各事前分布は
となっています。
ここで、性別と子供の有無の証拠状態が決まると
各パターンで職業の事後確率がどのように変化するのか
計算を行いました。
この結果は、[性別-子供の有無]と[職業]のクロス表
と同じになります。
これは、確率的に同じネットワークに変換できるからです。
