解説では、ふつう、AとBの2つの現象の確率について、関係を式で示します。現象が3つ以上になって来ると、物事の複雑な関係を表すことができるようになります。これは、「ベイジアンネットワーク」と呼ばれています。表面に表れている複雑さを表現するのに、すぐれた技術です。ベイジアンネットワークは、表面に表れるまでの、深さ方向の複雑さを表現するのに、すぐれた技術と言えるかもしれません。基本形は2つあります。基本形をいくつも組み合わせると、さらに複雑なモデルが作れます。知られた使い方を、複雑にしたものです。言われている手法と、似た使い方です。内容は、ベイジアンネットワークの基礎から応用までになっています。製造業への応用は、ヒヤリハット報告書の分析や、テーブルデータの分析になっています。2020「因果探索」とは、変数間で因果関係の矢印がわからない場合に、この矢印を見つけるための方法でした。3つを紹介しています。ページにある方法を使って質的変数に変換されています。使って変数間の関係を調べる方法です。Z))を、独立性の検定で調べると、矢印の向きがある程度までわかります。最後にの残った向きのわからない部分については、変数の時間的な順序を考察して決める方法が紹介されていました。2009ベイジアンネットワークでの確率伝搬法や統計力学との関係が詳しいです。情報統計力学と言うそうです。2006数理的な面が、易しい例題から丁寧に書かれています。2007ベイズ統計学の事例集になっています。2006副題が「ユーザ・顧客のモデル化と不確実性推論」です。応用面が重視されています。人の認知のモデル化に、力が入っています。カーナビへの応用が最終的なゴールです。ベイジアンネットワークによる。