最終更新日 2013年6月29日

ガウシアン・グラフィカル・モデル(GGM)

説明

陸上競技選手の5種競技記録の相関より条件付独立によって真の関係を求める


5種類競技記録の相関行列

m100(100m走)
width(走幅跳)
m400(400m走)
h110(110m障害)
m1500(1500m走)


110m障害(h110)は400m走(m400)と相関がかなり高い。赤枠
100m走(m100)は400m走と110m障害の両方に相関が高い。黒枠
これは100m走の記録が伸びると400m走と110m障害の記録も伸びると考えられ
実は110m障害と400m走とは見かけの関係だけで因果関係が無いかもしれない。

この様な場合、400m走と110m障害は100m走に対して条件付独立であると云う


ガウシアン・グラフィカルモデルは条件付独立を検出し見かけの相関の排除を繰返す



条件付独立をグラフィカル・ガウシアン・モデルで求める

Wermuth & Scheidtのアルゴリズムで解く

分析結果表示


当初の相関係数との比較

棒グラフが無くなっている種目は見かけ上の相関があったことを示す


競技種目間の条件独立での相関表示

見かけの相関を排除した競技種目間の関係の表示

100m走は400m走と110m障害に寄与し
1500走は100m走には相反するが400m走には寄与する
走幅跳は110m障害には逆に寄与する


戻る