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在生态与环境科学领域，揭示变量间因果机制是理解复杂系统运行规律的核心挑战。传统实验方法受限于高昂成本与生态扰动风险，而经典统计模型仅能刻画变量相关性，难以突破"相关非因果"的认知瓶颈。贝叶斯网络作为融合图论与概率论的前沿方法，通过有向无环图建模变量间的条件依赖关系，为因果推断提供了全新的数学框架。其独特优势在于：既能整合混合回归、LASSO等传统模型，又能突破统计相关性的局限，在非实验条件下模拟变量间的因果传导路径。
专题一：R语言实现Bayesian Network分析的基本流程
R语言的数据类型与基本操作
R语言中图论的相关操作
贝叶斯网络的图表示与概率表示
基于bnlearn建立简单的贝叶斯网络
专题二：离散静态贝叶斯网络的构建
离散静态网络的结构学习
离散静态网络的参数估计
离散静态网络的推断
实例分析
专题三：连续分布下的贝叶斯网络
连续贝叶斯网络的结构学习
连续贝叶斯网络的参数估计
高斯贝叶斯网络的推断
实例分析
专题四：混合贝叶斯网络
混合分布情况下的处理
贝叶斯统计在混合网络中的应用
实例分析
专题五：动态贝叶斯网络
时间序列中变量的选择
时间相关性的处理
动态贝叶斯网络
实例分析
专题六：基于Gephi的网络作图初步
基于Gephi的网络作图初步
专题七：真实世界中的贝叶斯网络
Bootstrap与阈值选择
模型平均方法
非齐次动态贝叶斯网络
实例分析
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