構造方程式モデル（SEM）対ベイジアンネットワーク（BN）

ここでの用語は混乱です。「構造方程式」は「建築の橋」と同じくらいあいまいで、「ベイジアンネットワーク」は本質的にベイジアンではありません。さらに良いことに、因果関係の神、Judea Pearlは、2つのモデルのモデルはほとんど同一であると述べています。

それで、重要な違いは何ですか？

（私にとって驚くべきことに、SEMのWikipediaページには、この記事の執筆時点では「ネットワーク」という言葉すら含まれていません。）

私が知る限り、ベイジアンネットワークは、SEMがそうであるのに対して、無向非巡回グラフの因果効果を推定できると主張していません。それはSEMを支持する一般化です...あなたがそれを信じるなら。

この例は、認知が3MSEのような調査機器を使用して推定される潜在的な効果である人々の認知低下を測定する場合がありますが、一部の人々は痛みの薬の使用の関数として認知を低下させる場合があります。彼らの鎮痛剤は、認知機能の低下（例えば転倒）による負傷の結果である可能性があります。したがって、断面分析では、円形のグラフが表示されます。SEMアナリストは、そのような問題に取り組むことを好みます。私は明確に操縦します。

ベイズネットワークの世界では、ノードの条件付き独立性/依存性を評価する非常に一般的な方法があります。任意の数の分布で完全にパラメトリックなアプローチを使用するか、私が聞いたベイジアンのノンパラメトリックなアプローチに進むことができます。MLを使用して推定されたSEMは（通常）正常であると想定されます。つまり、条件付き独立性は、グラフ内の2つのノードの共分散がゼロになることに相当します。個人的には、これはかなり強い仮定であり、モデルの仕様ミスに対する堅牢性はほとんどないと考えています。

私はこれを本当に理解していませんが、ここを見てください：

構造方程式モデルとベイジアンネットワークは非常に密接に関連しているように見えるため、違いを簡単に忘れてしまう可能性があります。構造方程式モデルは代数オブジェクトです。因果グラフが非循環のままである限り、代数的操作は因果システムへの介入として解釈されます。ベイジアンネットワークは、結合確率分布のクラスを表す生成統計モデルであるため、代数操作をサポートしていません。ただし、そのマルコフ分解のシンボリック表現は代数オブジェクトであり、本質的に構造方程式モデルと同等です。