- [[ピアソンの相関係数]]の考え方に基づく[[条件付き独立性検定]]手法 - [[Fisher-Z変換]]による母相関係数の推定、および[[偏相関]]による他ノードの影響評価を組み合わせ - 一般的な数値データを扱える。 - ピアソンの相関と同様、正規分布を仮定している - 統計量$Z_{s}$は以下のように定義される $Z_{s}=\cfrac{\sqrt{m-|Z|-3}}{2}log\cfrac{1+r}{1-r}$ - mは各ノードのベクトル長 - rはZを与えたときのX-Y間の偏相関、|Z|はX,Yの条件付き独立性を考える際の前提ノード数 - $Z_{s}$統計量は、$r=0$について正規分布をとる。 - 帰無仮説について検定を行う。 参考: - [[ネットワークログの因果解析による障害の原因究明支援技術に関する研究]] 実装 - [pcalg source: R/pcalg.R](https://rdrr.io/cran/pcalg/src/R/pcalg.R) - [pcalg-py/pc.py at master · Renovamen/pcalg-py · GitHub](https://github.com/Renovamen/pcalg-py/blob/master/pc.py)