- 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; }