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markov-chains - マルコフ連鎖はどのように機能し、無記憶症とは何ですか?
マルコフ連鎖はどのように機能しますか? Markov Chainのウィキペディアを読みましたが、得られないのは無記憶です。無記憶性は次のように述べています。
次の状態は、現在の状態のみに依存し、その前の一連のイベントには依存しません。
マルコフ連鎖にこのような性質があるとすれば、マルコフ モデルにおける連鎖の用途は何ですか?
この性質を説明せよ。
r - R パッケージ 'MSwM' の結果に一貫性がない
mod.mswm <- msmFit(lm(y~x),k=2,p=1,sw=rep(T,4),control=list(maxiter=700,parallel=F)) summary(mod.mswm)
この r パッケージで一貫性のない結果が得られました。
最初の実行 -> レジーム 1 = "推定値 = 0.05" 2 回目の実行 -> レジーム 1 = "推定値 = 0.90"私を助けてください..
r - マルコフ連鎖シミュレーション
遷移行列の方法を知っている特定の数の状態が発生する離散マルコフ連鎖をシミュレートするアルゴリズムがあるかどうか疑問に思っています。
たとえば、以下で定義される遷移行列の状態「0」が p 回 (p < n) 出現する、長さ n のマルコフ連鎖を R でシミュレートする方法は次のとおりです。
stata - Stata で標準偏差を計算してベータ分布を概算する
私の質問は、Stata のワイブル回帰によって推定された係数から導出された遷移確率の標準偏差 (SD) の計算に関するものです。
移行確率は、白血病患者の疾患進行を 90 日間 (約 10 年) の 40 サイクルにわたってモデル化するために使用されています。対応するマルコフ サイクル確率とその SD を使用してパラメーターを近似できるベータ分布を作成するには、確率の SD (マルコフ モデルの実行中に変化する) が必要です。次に、これらの分布を使用して確率的感度分析を行います。つまり、単純な確率 (サイクルごとに 1 つ) の代わりに使用され、そこからランダムに引き出されて、モデルの費用対効果の結果の堅牢性を評価できます。
とにかく、イベント生存データまでの時間を使用して、回帰分析を使用して、遷移確率を生成する方程式に差し込むことができる係数を推定しました。例えば...
次に、p と _cons、時間 (つまり、マルコフ サイクル数) の t、サイクルの長さの u (通常は 1 年、私は白血病患者と仕事をしているので、私の場合は 90 日です) を使用する方程式 () で確率を作成します。再発または死亡などのイベントを起こす可能性が非常に高い人）。
したがって、ラムダ = p、ガンマ = (exp(_cons))
変動性に目を向けると、まず係数の標準誤差を計算します
しかし、私が本当に求めているのは、遷移値の標準誤差です。たとえば、
しかし、これは機能せず、私が使用している本には、この追加情報を取得するためのヒントがありません. 近づく方法についてのフィードバックは大歓迎です。
matlab - cell 配列の確率をカウントする
ねえ、セル配列があります。2 番目の列は「XX->XX」の時間です。たとえば、次のようになります。
今、私は確率を計算しようとしています: P('AA->AA')=TIMES('AA->AA')/SUM('AA->AA','AA->AC','AA-> AG','AA->AT')、つまり、P('AA->AA')=TIMES('AA->AA')/SUM('AA->Anyone')。他の人も同じです。それを行うためにループを使用したいのですが、極端な場合があります
まあ、'TC->CG' の回数が 0 であることは明らかであり、確率が 0 であることは既にわかっているにもかかわらず、考慮する必要があります。もちろん、この極端なケースは、 「TT->TT」が欠けていることもあれば、「TC->CT」が欠けていることもあります。誰もがそれを行う方法を理解していますか? ありがとう。