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在现代生态与环境研究中，揭示变量间的因果关系至关重要，但传统实验方法成本高且难以反映自然系统的复杂性，而统计模型又往往局限于相关分析。贝叶斯网络结合图论与概率统计，不仅能整合回归、时间序列等传统方法，还能通过因果结构推断变量间的潜在机制，成为探索复杂系统的有力工具。
然而，其理论复杂、应用灵活，常使初学者难以掌握。本书以R语言为平台，系统介绍贝叶斯网络的结构学习、参数估计与因果推断，帮助读者从理论到实践掌握这一方法，为生态、环境及地学领域的因果分析提供新思路。
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