Ein stochastischer Prozess mit der Eigenschaft, dass die Zukunft angesichts der Gegenwart bedingt unabhängig von der Vergangenheit ist.
Ich suche nach Ressourcen (Tutorials, Lehrbücher, Webcasts usw.), um mehr über Markov Chain und HMMs zu erfahren. Ich bin Biologe und arbeite derzeit in einem bioinformatischen Projekt. Welchen mathematischen Hintergrund benötige ich, um Markov-Modelle und HMMs ausreichend zu verstehen? Ich habe...
Ich weiß, das klingt vielleicht nicht nach einem Thema, aber hör mir zu. Bei Stack Overflow und hier bekommen wir Stimmen für Beiträge, dies wird alles in tabellarischer Form gespeichert. Z.B: post id voter id vote type datetime ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01 11 3...
Ich mache mich in Statistiken nur nass, also tut es mir leid, wenn diese Frage keinen Sinn ergibt. Ich habe Markov-Modelle verwendet, um versteckte Zustände (unfaire Casinos, Würfelwürfe usw.) und neuronale Netze vorherzusagen und die Klicks der Benutzer auf eine Suchmaschine zu untersuchen. Beide...
Gibt es in R (eine eingebaute Funktion) eine Möglichkeit, die Übergangsmatrix für eine Markov-Kette aus einer Reihe von Beobachtungen zu berechnen? Nehmen Sie zum Beispiel einen Datensatz wie den folgenden und berechnen Sie die Übergangsmatrix erster Ordnung?
Was ist der Unterschied zwischen einem Bayes'schen Netzwerk und einem Markov-Prozess? Ich glaubte, die Prinzipien von beiden verstanden zu haben, aber jetzt, wo ich die beiden vergleichen muss, fühle ich mich verloren. Sie bedeuten mir fast dasselbe. Sicher sind sie nicht. Links zu anderen...
Ich muss zufällige, nicht quadratische Matrizen mit Zeilen und C Spalten erzeugen , Elemente, die zufällig mit dem Mittelwert = 0 verteilt sind und so beschränkt sind, dass die Länge (L2-Norm) jeder Zeile 1 und die Länge jeder Spalte √ beträgtRRRCCC111 . Entsprechend ist die Summe der Quadratwerte...
Ich möchte nur, dass jemand mein Verständnis bestätigt oder mir etwas fehlt. Die Definition eines Markov-Prozesses besagt, dass der nächste Schritt nur vom aktuellen Status und nicht von früheren Status abhängt. Nehmen wir also an, wir hatten einen Zustandsraum von a, b, c, d und gehen von a->...
Aufgrund der geringen Kenntnisse, die ich über MCMC-Methoden (Markov-Kette Monte Carlo) habe, verstehe ich, dass die Probenahme ein entscheidender Teil der oben genannten Technik ist. Die am häufigsten verwendeten Stichprobenverfahren sind Hamilton und Metropolis. Gibt es eine Möglichkeit,...
Ich habe eine Menge versteckter Markov-Modelle gelesen und konnte selbst eine ziemlich einfache Version davon programmieren. Aber es gibt zwei Möglichkeiten, die ich zu lernen scheine. Zum einen muss es gelesen und in Code implementiert werden (was getan wird), und zum anderen muss verstanden...
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren...
Ich mache eine Frage zu Markov-Ketten und die letzten beiden Teile sagen Folgendes: Besitzt diese Markov-Kette eine begrenzende Verteilung? Wenn Ihre Antwort "Ja" ist, finden Sie die Grenzverteilung. Wenn Sie mit "Nein" antworten, erklären Sie, warum. Besitzt diese Markov-Kette eine stationäre...
Ich habe viele Tutorial-Videos gesehen und sie sehen gleich aus. Dieses Beispiel: https://www.youtube.com/watch?v=ip4iSMRW5X4 Sie erklären Zustände, Handlungen und Wahrscheinlichkeiten, die in Ordnung sind. Die Person erklärt es ok, aber ich kann einfach nicht in den Griff bekommen, wofür es im...
Ich verstehe den Algorithmus wie folgt: No U-Turn Sampler (NUTS) ist eine Hamilton-Monte-Carlo-Methode. Dies bedeutet, dass es sich nicht um eine Markov-Kettenmethode handelt und dieser Algorithmus daher den Random-Walk-Teil vermeidet, der häufig als ineffizient und langsam konvergierend angesehen...
Ich vermute, dass eine Reihe von beobachteten Sequenzen eine Markov-Kette sind ... X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜AB⋮BCA⋮CDA⋮ADC⋮DBA⋮AAD⋮BCA⋮E⎞⎠⎟⎟⎟⎟X=(ACDDBACBAACADA⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮BCADABE)X=\left(\begin{array}{c c c c c c c} A& C& D&D & B & A &C\\ B& A& A&C & A&D &A\\ \vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\ B& C& A&D...
Was ist der Unterschied zwischen Markov-Ketten und Markov-Prozessen? Ich lese widersprüchliche Informationen: Manchmal basiert die Definition darauf, ob der Zustandsraum diskret oder kontinuierlich ist, und manchmal basiert sie darauf, ob die Zeit diskret oder kontinuierlich ist. Folie 20 dieses...
Ich habe einen vollständigen Satz von Sequenzen (um genau zu sein 432 Beobachtungen) von 4 Zuständen : zA−DA−DA-D Y=⎛⎝⎜⎜⎜⎜AB⋮BCA⋮CDA⋮ADC⋮DBA⋮AA−⋮BC−⋮A⎞⎠⎟⎟⎟⎟Y=(ACDDBACBAACA−−⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮BCADABA)Y=\left(\begin{array}{c c c c c c c} A& C& D&D & B & A &C\\ B& A& A&C & A&-...
Kann mir jemand intuitiv erklären, wie periodisch eine Markov-Kette ist? Es ist wie folgt definiert: Für alle Zustände insiiiSSS dichdichd_i = gcd{ n ∈ N | p( n )ich ich> 0 } = 1{n∈N|pichich(n)>0}=1\{n \in \mathbb{N} | p_{ii}^{(n)} > 0\} =1 Vielen Dank für Ihre Mühen!...
Ich versuche Markov-Ketten mit SAS zu verstehen. Ich verstehe, dass ein Markov-Prozess ein Prozess ist, bei dem der zukünftige Zustand nur vom aktuellen und nicht vom vergangenen Zustand abhängt und es eine Übergangsmatrix gibt, die die Übergangswahrscheinlichkeit von einem Zustand in einen anderen...
Meine grundlegende Frage lautet: Wie würden Sie eine Stichprobe aus einer unsachgemäßen Verteilung entnehmen? Ist es überhaupt sinnvoll, Proben aus einer unsachgemäßen Verteilung zu entnehmen? Xi'ans Kommentar hier geht auf die Frage ein, aber ich suchte nach mehr Details dazu. Spezifischer für...
Ich habe einige Vorlesungen über MCMC gelesen. Ich finde jedoch kein gutes Beispiel für die Verwendung. Kann mir jemand ein konkretes Beispiel geben. Ich kann nur sehen, dass sie eine Markov-Kette führen und sagen, dass ihre stationäre Verteilung die gewünschte Verteilung ist. Ich möchte ein gutes...