Nevertheless, we shall first examine

Nevertheless, we shall first examine Wright’s “method of path coefficients.” Path modeling is preferable to other linear methods precisely because it directly employs agraphical approach which relates closely to that of Bayesian networks and which illustrates in a simpler context many of the causal features of Bayesian networks.

Kết quả (Việt) 1:

Tuy nhiên, chúng tôi sẽ vòng kiểm tra của Wright "phương pháp của đường dẫn coefficients." Mô hình đường dẫn là thích hợp hơn để các phương pháp tuyến tính chính xác bởi vì nó trực tiếp sử dụng agraphical phương pháp tiếp cận đó liên quan chặt chẽ đến của mạng Bayes và mà minh họa trong một bối cảnh đơn giản hơn nhiều người trong số các tính năng quan hệ nhân quả của mạng Bayes.

Kết quả (Việt) 2:

Tuy nhiên, chúng ta sẽ Fi đầu tiên kiểm tra "phương pháp đường coef cients fi." Wright của mô hình con đường tốt hơn là phương pháp tuyến tính khác chính vì nó trực tiếp sử dụng phương pháp tiếp cận agraphical có liên quan chặt chẽ với các mạng Bayesian và minh họa trong một bối cảnh đơn giản hơn rất nhiều các tính năng quan hệ nhân quả của mạng Bayesian.