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遷移行列の自己積の各行の合計が 1 であることを証明できません...

A を、A の各行の合計が 1 になることを意味する遷移確率行列とし、P=A*A とします。

P が有効な遷移行列でもあること、つまり P の各行の合計が 1 であることを証明したい。

助けてください。

よろしく。

私は一連の行動状態 (1 匹の動く動物) を持っており、それぞれに持続時間が関連付けられており、元の特性 (特に、状態変化の確率と滞在時間) を保持する合成状態シーケンスを生成することに関心があります。時間配分）。

ただし、滞留時間分布の予備調査では、それらが幾何学的に分布していないことが示されているため、セミマルコフ モデルを当てはめる必要があると思います。

R パッケージの 'SemiMarkov' は、観察された状態変化のシーケンスにセミマルコフ モデルを適合させる方法について、以下の再現可能な例を提供します。ただし、適合したオブジェクト (ここでは「fit1」) から状態変化の合成シーケンスを生成する方法がわかりません。

FWIW、状態変化シーケンスを通常のマルコフ モデルに適合させ (パッケージ 'markovchain' の 'markovchainFit' を使用)、合成状態変化シーケンスをシミュレートする ('rmarkovchain' を使用) ことは可能ですが、セミマルコフモデルに対して同じことを行う明白な方法はありません。

私はPythonの初心者です。最近、マルコフ過程の共同分布の計算を実行するプロジェクトに取り組んでいます。

確率的カーネルの例としては、Hamilton (2005) による最近の研究で使用されたものがあります。Hamilton は、米国の失業データに基づいてビジネス サイクルの非線形統計モデルを調査しています。彼の計算の一部として、彼はカーネルを推定します

ここS = {x1, x2, x3} = {NG, MR, SR}で は、NG通常の成長、MR緩やかな景気後退、およびSR深刻な景気後退に対応します。たとえば、1 周期で深刻な不況から緩やかな不況に移行する確率は 0.508 です。期間は1ヶ月です。

上記のマルコフ過程に基づく演習は、

ハミルトンの核に関してpH、同じ初期条件 ψ = (0.2, 0.2, 0.6) を使用して、経済が始まり、期間 0、1、2 を通じて不況にとどまる確率を計算します (つまり、xt = NG fort = 0 、1、2)。

私のスクリプトは

実行プロセス中に、2 つの問題が発生します。psi最初のものは、ループの最初のラウンドでは、トランザクション行列を事後乗算するための初期分布は必要ないpため、「不況にとどまる」確率は0.2 + 0.6 = 0.8になるはずですが、方法がわかりませんif文を書きます。path2つ目は、お気づきかもしれませんが、各期間の「不況が続く」確率を収集するために 名前の付いたリストを使用します。最後に、リスト内のすべての要素を 1 つずつ乗算する必要があります。そのようなタスクを実装する方法を見つけることができません。path[0]*path[1]*path[2](np.multiply は、私の知る限り、引数を 2 つしか取ることができません)。そのような方法が存在する場合、いくつかの手がかりを教えてください。追加の質問として、コードをより効率的にできると思われる提案があれば教えてください。ありがとうございました。

与えられた：

および次のとおりです。

為に ：

これは1: q(runs | the, dog)xi=runs , xi-2=the , xi-1=dog の場合とは異なる必要があります

確率は次のとおりです (wi は xi に置き換えられています)。

したがって ：

ただし、上記の例では、値は 0.5 です。0.5 はどのようにして に到達したのですか?

http://files.asimihsan.com/courses/nlp-coursera-2013/notes/nlp.html#markov-processes-part-1に基づく

コマンドmsvarを使用して、Rでマルコフ スイッチング VARを推定しようとしています。これらは、私の 2 つの時系列の最初の 10 エントリです。私は798を持っています。これを実行しようとすると、エラーメッセージが表示されます

私が得るエラーメッセージは次のとおりです。

optim(par = c(beta0.it), fn = llf.msar, Y = Yregmat, X = Xregmat, のエラー: 'vmmin' の初期値が有限ではありません

私を助けてくれる人はいますか？ありがとう

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