动态贝叶斯网络JMP / SAS 缺少专门用于动态和静态贝叶斯网络的整体部分。 贝叶斯网络以及机器学习世界的重要性日益凸显，而拥有专用命令或包的可能性也十分重要。 在 R 项目中，有 bnlearn 或 bnstruct 包允许您分析具有重复时间动态的数据，但在 JMP 和/或 SAS 中不存在任何数据。 SAS 中有一个 proc hpbnet 过程，但它会生成具有目标变量的网络，而不是您不想定位的网络，但不受约束，就像 bnlearn 和/或 bnstruct 两个包一样。
自动化和脚本内容组织数据访问可靠性分析回复：动态贝叶斯网络它可以表达复杂的现象。 可以用概率表示。 这些表达符合人类的感官。 我也强烈希望贝叶斯网络。
回复：动态贝叶斯网络惠普的一个数据科学团队已经开始使用 BNA 来对制造问题进行预测或因素筛选。 这是第一次有人向我展示可供工程师使用的罐头分析，我不得不说“JMP 做不到”。
回复：动态贝叶斯网络由Fenton和Neil开发的贝叶斯网络分析软件包已经面世多年，如果JMP也能实现这种分析就太好了。例如，JMP能否实现一个平台，允许工程师从有向无环图（DAG）入手，逐步完善，最终形成一个完善的数学模型，用于计算给定条件概率下的联合概率和边缘概率？在制造业领域，我希望看到以下两个应用：A）扩展现有的可靠性框图平台，使其包含条件概率并执行所需的计算；B）基于鱼骨图平台，创建DAG，从而在概念上构建复杂价值流或根本原因问题的因果关系，并在投入昂贵的实验设计（DOE）之前，估算整个网络中的概率，从而获得一个可以进行某种预测的初始模型（正如DMAIC框架中确立的基本方法）。
