ヒューマングラフ学習のモデリンググラフ学習実験は人の刺激や事象の予測、すなはち遷移確率の内部表現が遷移ネットワークの大域的トポロジーに決定的に依存することを立証した。人間がこれらの大域的特徴をどのように検出するかを理解し、人の行動について定量的に予測するには、人間が過去の経験から遷移ネットワークを学習する方法の研鑽モデルが必要である。興味深いことに、人間は体系的に最も正確でおそらく最も単純であろう学習規則から逸脱している。よって記述される一連の刺激を考える。遷移する確率を推定することができると考えられている。最尤推定の定義的性質は遷移構造の不偏近似を提供することである。