概率图模型

FULLBNT-1.0.4工具箱为MATLAB提供了丰富的功能，用于构建和分析贝叶斯网络。它支持精确推理和近似推理算法，可以进行参数学习和结构学习。研究者和开发者可以使用FULLBNT探索复杂的概率关系，并应用于各种领域，例如医疗诊断、风险评估和决策支持系统。

在响应面分析中，残差的正态概率分布图越接近直线，表明模型拟合效果越好。残差值均匀分布在直线两侧，意味着模型能准确预测响应值，偏差符合正态分布规律。反之，如果残差分布偏离直线，则可能存在模型失拟、异常值等问题，需要进一步分析和调整模型。

OptiPt 可用于拟合和测试多属性概率选择模型，支持 Bradley-Terry-Luce (BTL) 模型、按方面消除 (EBA) 模型和偏好树 (Pretree) 模型。OptiPt 主要功能包括： 简洁的模型设定方式 高精度参数估计 拟合优度检验 参数估计的协方差矩阵 参考文献 Wickelmaier, F. & Schmid, C. (2004). 一个 MATLAB 函数，用于从配对比较数据中估计选择模型参数。行为研究方法，仪器和计算机，36（1），29-40。 https://doi.org/10.3758/BF03195547 http://www.mathpsy.uni-tuebingen.de/~wickelmaier/optipt.html

这段代码专为研究React时间分布中存在的多种条件和主题而设计，可生成简单的分位数概率图或带有叠加散点图的版本。通过此代码，您可以轻松绘制反向或单独错误绘图。更多详情，请访问作者的个人网站。

图10.77 析取克里格内插生成的预测图2. 创建概率图（Probability Map）其在ArcGIS中的实现过程与指示克里格的方法雷同，对jsGDP_training创建概率图的结果如下图10.78所示：图10.78 析取克里格内插生成的概率图58。

本论文分析了捕食者—被捕食者模型中懒惰被捕食者的生存概率，其中，捕食者和被捕者占据了复杂网络或网格的节点，并沿着边缘导航。捕食者被建模为随机步行者，而猎物遵循最小逃避策略，仅在掠食者靠近时才会移动。这一策略显著提高了猎物的生存概率。本存储库包含用于模拟捕食者-猎物关系的MATLAB代码，具体包括： configs2.m：查找涉及2个捕食者的陷阱配置。 configs3.m：查找涉及3个捕食者的诱捕配置。 configs4.m：查找涉及4个捕食者的诱捕配置。 grid2ddg.m：为具有对角线和周期性边界条件的正方形晶格创建MATLAB图形对象。 grid2dper.m：为方格和周期性边界条件创建MATLAB图形对象。 grid2dtr.m：为具有对角线和周期性边界条件的三角形晶格创建MATLAB图形对象。 rw.m：在给定拓扑上模拟随机游走。

这是一张关于 HBase 物理模型的思维导图，它以可视化方式呈现了 HBase 的底层数据存储结构。

这张思维导图提炼了概率论第五章关于大数定律与中心极限定理的核心概念和关联，帮助学习者构建知识体系，把握重点，形成自己的学习方法。

此MATLAB函数生成一个简单d-正则无向图。输入参数指定图的顶点数和每个顶点的度数。输出是稀疏矩阵图表示。配对模型参考： http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.67.7957&rep=rep1&type=pdf

MATLAB图与网络模型：实例与编程 本章深入探讨图与网络在数学建模中的应用，并结合MATLAB编程，提供实际案例的解决方案。 主要内容包括: 图的基本概念与表示方法 网络流问题建模与求解 最短路径问题建模与求解 最小生成树问题建模与求解 应用实例：交通网络优化、物流配送规划等 通过学习本章内容，您将掌握使用MATLAB构建和分析图与网络模型的技巧，并能够应用于解决实际问题。