После идентификации структуры и модели мы можем сгенерировать / сэмплировать значения X с учетом факторизованного совместного распределения вероятностей $ P (X) $, которое определяется байесовской сетью. В нашей работе использовался наследственный (или прямой) метод выборки. Имея вероятность P ($ x_1 $, $ x_2 $ ..., $ x_n $), определенную байесовской сеткой, мы выбираем переменные в топологическом порядке. Мы начнем с выборки узлов инициализации (переменных без родителей); затем мы выбираем зависимые узлы, используя условное распределение вероятностей (CPD) этих переменных, принимая во внимание переменные, выбранные в первой итерации. Продолжайте до тех пор, пока не будут выбраны все n переменных.
Last edited by 
Irina Deeva
Irina Deeva