本文介绍了一个名为过渡性条件独立性的新概念，旨在处理非随机变量，如参数或处理。与传统的条件独立性不同，这种新关系不需要对非随机输入进行概率分布。它由马尔可夫核的特定因子分解定义，并且是不对称的，这是其预期含义所必需的属性。研究表明，该概念可应用于各种统计问题，包括辅助性、充分性、完备性、不变预测和贝叶斯网络。 AI
排序理由 该条目是一篇详细介绍新统计概念的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
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arXiv:2104.11547v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Statistical models contain variables that are not random: parameters, treatments, environments, design points. Ordinary conditional independence cannot express relations involving such variables. To apply it one must first…