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完全な data.frame の概要:

'data.frame':   29 obs. of  3 variables:
$ FirmDatum : Date, format: "1982-12-31" "1983-03-31" "1983-06-30" ...
$ fittedSurv: num  0.884 0.839 0.779 0.746 0.817 ...
$ Rating    : chr  "Aa" "Aaa" "B" "Bb" ...

列fittedSurvには確率が含まれ、列はその時点でRatingの確率 ( ) に対応します。fittedSurv

マルコフ連鎖遷移行列の場合、追加の列が必要です。確率の 1 つの列 (ベクトル) を純粋にリサンプリングするだけでは十分ではありません。

推論に関する限り、最も効率的な方法は何でしょうか?
正しいRパッケージに関する可能な指示で十分です-例はおまけです。

@ジョナサン。そうかもしれません。ただし、時間の経過とともに変化する確率をブートストラップするか、確率のベクトルを再サンプリングして、意味のある確率の列を作成できるのではないかと思います。何かのようなもの：

A <- data.frame(X=FrameTs$Rating)
B <- data.frame(replicate(20, sample(as.character(A$X), size=100, replace = TRUE)))
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可能な解決策（私は信頼していません）は次のとおりです。

A <- data.frame(X=FrameTs$Rating)
w <- FrameTs$fittedSurv/sum(FrameTs$fittedSurv)
B <- data.frame(replicate(10, sample(as.character(A$X), size=10, replace = TRUE, prob=w)))

確率が与えられた場合、均等に重み付けされた行列が生成されます。

   X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
1   A  A  A  A  A  A  B  A  B   B
2   B  A  A  A  A  A  A  A  A   A
3   A  A  A  B  C  A  A  B  B   A
4   A  A  A  A  A  A  A  A  A   A
5   B  A  A  A  B  A  A  A  A   B
6   A  A  B  B  B  A  A  B  A   A
......and so on...

Of course the matrix B size can be extended via replicate(1000, sample(...

この「確率」(評価) のマトリックスに基づいて、マルコフ遷移マトリックスを得ることができます。(パッケージ msm など)。出力数値は直感的で正しいようですが、このアプローチは信用できません

于 2013-01-19T10:49:03.227 に答える