《表4 基于K2评分函数结构学习的贝叶斯网络》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于贝叶斯网络对全国PM_(2.5)浓度影响因素分析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

由于K2-BN模型的复杂性，得出的条件概率图十分复杂，因此此处只将PM2.5达标的条件概率大于0.9的部分摘录下来（见表4）。可以看到当能源结构为0（煤炭消耗量较低），人均地区GDP取值为1（地区人均GDP水平低），城市化水平为1（城市化水平高），外商直接投资额与政府治理可观测的情况下，PM2.5有0.997的概率会达标。在外商直接投资额与政府治理都不可观测的情况下，能源结构取值为2（煤炭消耗比重高），地区人均生产总值取值为3（人均生产总值水平低），城市化水平取值为0（城市化水平较低）的条件下，PM2.5的浓度有0.999的概率达到我国二级标准。