ベイジアンネットワーク

• 上のネットワークには、観察しえない・数値化しえないノードが３つある
• 真のpre/post状態とその比較評価の３つである
• 「観察できない」ものを「隠れ」ているとみなすのが「隠れマルコフ」の「隠れ」だが、「ないもの」はそもそもどうカテゴリ化したらよいのかもわからないし…と思えば、思い切って、「なかった」ものとして、「観察可能」なものとそれに基づく判断と、その結果を｢観察に基づいて」判断する、ということにして、グレーの３ノードを外してしまう、というのもあり

strict digraph G{
	graph [compound=true];
	graph [charset="UTF-8",fontname="MS UI Gothic"];
	node[charset="UTF-8",fontname="MS UI Gothic"];
	edge[charset="UTF-8",fontname="MS UI Gothic"];
	subgraph cluster_obs_pre {
		node [style=filled,color="#EE82EE"];
		T1 T2 T3;
		label = "介入前観察";
	}
	subgraph cluster_obs_post {
		node [style=filled,color="#8B008B"];
		t1 t2 t3;
		label = "介入後観察";

	}
	
	D_pre[label="介入前診断",style=filled,color="#ffbb22"]
	D_post[label="介入後診断",style=filled,color="#ffbb88"]
	
	R[label="介入",style=filled,color="#11ff11"]
	J_obs[label="観察に基づく介入前後判断",style=filled,color="#ffbb22"]
	
	T2 -> D_pre [ltail=cluster_obs_pre];
	T2 -> t2 [ltail=cluster_obs_pre,lhead=cluster_obs_post];
	R -> t2 [lhead=cluster_obs_post];
	t2 -> D_post [ltail=cluster_obs_post];
	D_pre -> J_obs;
	D_post -> J_obs;
	
	D_pre -> R;
}