Ich arbeite derzeit mit Markov-Ketten und berechnete die Maximum-Likelihood-Schätzung unter Verwendung von Übergangswahrscheinlichkeiten, wie von mehreren Quellen vorgeschlagen (dh Anzahl der Übergänge von a nach b geteilt durch die Anzahl der Gesamtübergänge von a zu anderen Knoten). Ich möchte...
Ein Apfel ist am Scheitelpunkt befindet von Fünfeck , und eine Schnecke ist , zwei Ecken entfernt, auf . Jeden Tag kriecht der Wurm mit gleicher Wahrscheinlichkeit zu einem der beiden benachbarten Eckpunkte. Somit befindet sich der Wurm nach einem Tag am Scheitelpunkt oder mit einer...
In der Literatur waren Autoren häufig daran interessiert, die stationäre Verteilung eines Zeitreihenprozesses zu finden. Betrachten Sie beispielsweise den folgenden einfachen AR ( ) -Prozess : wobei .111{Xt}{Xt}\{X_t\}Xt=αXt−1+et,Xt=αXt−1+et,X_t = \alpha X_{t-1} + e_t,
Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)),...
Ich möchte eine synthetische Zeitreihe generieren. Die Zeitreihe muss eine Markov-Kette mit einer Gamma-Randverteilung und einem AR (1) -Parameter von . Kann ich dies tun, indem ich einfach eine Gammaverteilung als Rauschbegriff in einem AR (1) -Modell verwende, oder muss ich einen...
Richtlinien- und Wertiterationsalgorithmen können verwendet werden, um Markov-Entscheidungsprozessprobleme zu lösen. Es fällt mir schwer, die notwendigen Bedingungen für die Konvergenz zu verstehen. Wenn sich die optimale Richtlinie in zwei Schritten (dh während der Iterationen i und i + 1 ) nicht...
Ich habe eine empirische Übergangszählmatrix Q. Ich habe eine theoretische Markov-Kette erster Ordnung P. Sagen wir, N ist die Anzahl der Übergänge. Ich möchte testen, ob Q mit P kompatibel ist. Ist es richtig, die theoretische Zählübergangsmatrix (N * P) zu finden, die die Chi-Quadrat-Statistik...
Der Satz lautet: "Wenn eine Übergangsmatrix für eine irreduzible Markov-Kette mit einem endlichen Zustandsraum S doppelt stochastisch ist, ist ihr (eindeutiges) invariantes Maß über S einheitlich." Wenn eine Markov-Kette eine doppelt stochastische Übergangsmatrix hat, habe ich gelesen, dass ihre...
Sei die Zielverteilung auf die absolut kontinuierlich zum dimensionalen Lebesgue-Maß geschrieben wird, dh:( R d , B ( R d ) ) dππ\pi(Rd,B(Rd))(Rd,B(Rd))(\mathbb{R}^d,\mathcal{B}(\mathbb{R^d}))ddd & pgr; ( x 1 , . . . , x d ) λ d λ d ( d x 1 , . . . , d x d ) = λ ( d x 1 ) ⋅ ⋅ ⋅ λ ( d x d...
Angenommen, die Erde wurde von Marsraumschiffen angegriffen und wir haben Raketen, die gegen die Raumschiffe abgefeuert werden können. Die Wahrscheinlichkeit, jedes Raumschiff von jeder Rakete zu treffen und zu zerstören, beträgt (unabhängig vom Rest).m = k ⋅ n n pnnnm=k⋅nm=k⋅nm=k \cdot...
Ich habe den Viterbi und Forward Algorithmus implementiert , leider kann ich seltsamerweise nicht verstehen, wie der Backward Algorithmus funktioniert. Intuitiv habe ich das Gefühl, dass ich das Gleiche wie in Vorwärts nur rückwärts tun muss, wobei ich die Werte verwende, die während der...
Wir haben einen Musik-Player mit unterschiedlichen Wiedergabelisten, der automatisch Titel aus der aktuellen Wiedergabeliste vorschlägt, in der ich mich befinde. Ich möchte, dass das Programm lernt, dass wenn ich den Titel überspringe, die Wahrscheinlichkeit verringert wird, dass er erneut in...
Ich habe eine Zustandsmaschine mit positiven und negativen Eingängen. Die Zeit zwischen positiven Eingaben folgt einer Gammaverteilung (X+∼Γ(k+,θ+)X+∼Γ(k+,θ+)X_+ \sim \Gamma(k_+, \theta_+)) und die Zeit zwischen negativen Eingaben folgt einer anderen Gammaverteilung (X−∼Γ(k−,θ−)X−∼Γ(k−,θ−)X_- \sim...
Es ist bekannt, dass, wenn die Matrix der Übergangswahrscheinlichkeiten für den Übergangszustand ist und dann N_ {ij} beschreibt die erwartete Häufigkeit, mit der sich die Kette im Zustand j befindet , vorausgesetzt, sie beginnt im Zustand i . (Quelle: Wiki absorbierende
Definiere A=(.5.5.5.5),B=(.99.01.01.99),C=(.01.99.99.01)A=(.5.5.5.5),B=(.99.01.01.99),C=(.01.99.99.01) A = \left( \begin{matrix} .5 & .5 \\ .5 & .5 \end{matrix} \right),\; \; B = \left( \begin{matrix} .99 & .01 \\ .01 & .99 \end{matrix} \right), \; \; C = \left( \begin{matrix} .01 & .99 \\ .99 &...
Betrachten Sie einen stochastischen Prozess nach dem Modell wobei .{X.t, t = 1 , 2 , … }{Xt,t=1,2,…}\{X_t, t = 1, 2, \ldots\}X.t= αX.t - 1+et,Xt=αXt−1+et,X_t = \alpha X_{t-1} + e_t,et∼ fet∼fe_t \thicksim f Kann ich sagen, dass die Verteilung des Anfangspunkts dieselbe ist wie ?X.1X1X_1fff...