Multilevel-Bayes'sches Netz
Ein Multilevel-Bayes'sches Netz erweitert das Standard-Bayes'sche Netz für Daten mit hierarchischer oder gruppierter Struktur – Schüler innerhalb von Schulen, Patienten innerhalb von Krankenhäusern, Beobachtungen innerhalb von Subjekten –, indem auf jeder Ebene separate, aber verknüpfte grafische Modelle platziert werden, wobei Parameter höherer Ebenen die bedingten Wahrscheinlichkeitstabellen von Knoten niedrigerer Ebenen steuern. Das Ergebnis ist ein prinzipienfester probabilistischer Rahmen, der sowohl Beziehungen innerhalb von Gruppen als auch Variationen zwischen Gruppen erfasst.
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Quellen
- Koller, D. & Friedman, N. (2009). Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques. MIT Press. ISBN: 978-0262013192
- Getoor, L. & Taskar, B. (Eds.) (2007). Introduction to Statistical Relational Learning. MIT Press. ISBN: 978-0262072885
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ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Bayesian Network. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bayesian/multilevel-bayesian-network
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