ベイジアンネットワークにおけるマルコフブランケットと通常の依存関係

ベイジアンネットワークについて読んでいると、「マルコフブランケット」という用語に出くわし、ベイジアンネットワークグラフでの独立性にひどく混乱しました。

マルコフブランケットは、すべてのノードがその親、子、および子の親にのみ依存していると簡単に述べています[図ではノードAの灰色の領域です]。

このBN、$P(M,S,G,I,B,R)$同時確率はどれくらいですか？

_{（ソース：aiqus.com）}

ステップの親のみの独立性ルールに従う場合、それは次のとおりです。

$P(I|\mathbf{G},B)$

それでは、このBNの正しい同時確率はどれですか。

更新：AIQUSでのこの質問の相互リンク

そして

それぞれの章と図は次のとおりです。

代替テキストhttp://img828.imageshack.us/img828/9783/img0103s.png

代替テキストhttp://img406.imageshack.us/img406/3788/img0104l.png

あなたの最初の派生は正しいです！

「開始」または「移動」を確認していないため、「点火」は「ガス」から独立しています。ここで書いているのは、共同分布の因数分解だけであり、観測のセットを与えられた特定のノードの確率を計算する方法ではありません。

マルコフブランケットが言うことは、ベイジアンネットワークの確率変数に関するすべての情報がこのノードのセット（親、子、および子の親）内に含まれているということです。つまり、これらすべての変数を観察すると、ノードはネットワーク内の他のすべてのノードから独立しています。

ベイジアンネットワーク内の依存関係の詳細については、D分離の概念を調べてください。