据我所知，贝叶斯网络并没有声称能够估计无向无环图中的因果效应，而 SEM 可以。这是有利于 SEM 的概括……如果你相信的话。

这方面的一个例子可能是测量人们的认知能力下降，其中认知是使用 3MSE 等调查工具估计的潜在效应，但有些人可能会显示认知能力下降是使用止痛药的函数。他们的止痛药可能是由于认知能力下降（例如跌倒）而伤害自己的结果。因此，在横截面分析中，您会看到一个圆形的图形。SEM 分析师喜欢解决这样的问题。我避开。

在贝叶斯网络世界中，您可以使用非常通用的方法来评估节点的条件独立性/依赖性。可以使用具有任意数量分布的完全参数方法，或者使用我听说过的贝叶斯非参数方法。使用 ML 估计的 SEM（通常）被假定为正态的，这意味着条件独立相当于图中 2 个节点的协方差为零。我个人认为这是一个相当强的假设，并且对模型错误指定的鲁棒性很小。

我不太明白这一点，但请看这里：

结构方程模型和贝叶斯网络看起来如此紧密地联系在一起，以至于很容易忘记它们之间的差异。结构方程模型是一个代数对象。只要因果图保持无环，代数操作就被解释为对因果系统的干预。贝叶斯网络是代表一类联合概率分布的生成统计模型，因此不支持代数操作。然而，其马尔可夫分解的符号表示是一个代数对象，本质上等价于结构方程模型。