Proses stokastik dengan properti yang masa depan tidak tergantung pada kondisi masa lalu, mengingat masa kini.
Saya mencari sumber daya (tutorial, buku teks, webcast, dll) untuk belajar tentang Markov Chain dan HMMs. Latar belakang saya adalah sebagai ahli biologi, dan saya saat ini terlibat dalam proyek yang berhubungan dengan bioinformatika. Juga, apa latar belakang matematika yang perlu saya perlu...
Aku tahu, ini mungkin terdengar seperti di luar topik, tapi dengarkan aku. Di Stack Overflow dan di sini kita mendapatkan suara pada posting, ini semua disimpan dalam bentuk tabel. Misalnya: memposting id voter id jenis suara datetime ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01...
Saya hanya basah karena statistik, jadi saya minta maaf jika pertanyaan ini tidak masuk akal. Saya telah menggunakan model Markov untuk memprediksi keadaan tersembunyi (kasino tidak adil, gulungan dadu, dll.) Dan jaringan saraf untuk mempelajari klik pengguna pada mesin pencari. Keduanya memiliki...
Apakah ada cara dalam R (fungsi bawaan) untuk menghitung matriks transisi untuk Rantai Markov dari serangkaian pengamatan? Misalnya, mengambil kumpulan data seperti berikut dan menghitung matriks transisi orde pertama? dat<-data.frame(replicate(20,sample(c("A", "B", "C","D"), size = 100,...
Apa perbedaan antara Bayesian Network dan proses Markov? Saya percaya saya mengerti prinsip-prinsip keduanya, tetapi sekarang ketika saya harus membandingkan keduanya saya merasa kehilangan. Artinya hampir sama bagi saya. Tentunya tidak. Tautan ke sumber daya lain juga dihargai....
Saya perlu membuat matriks non-kuadrat acak dengan baris dan kolom , elemen yang didistribusikan secara acak dengan mean = 0, dan dibatasi sedemikian rupa sehingga panjang (norma L2) dari setiap baris adalah dan panjang setiap kolom adalah . Secara ekuivalen, jumlah nilai kuadrat adalah 1 untuk...
Saya hanya ingin seseorang untuk mengkonfirmasi pemahaman saya atau jika saya kehilangan sesuatu. Definisi proses markov mengatakan langkah selanjutnya tergantung pada kondisi saat ini saja dan tidak ada status masa lalu. Jadi, katakanlah kita memiliki ruang keadaan a, b, c, d dan kita pergi dari...
Berdasarkan sedikit pengetahuan yang saya miliki tentang metode MCMC (Markov chain Monte Carlo), saya mengerti bahwa pengambilan sampel adalah bagian penting dari teknik yang disebutkan di atas. Metode pengambilan sampel yang paling umum digunakan adalah Hamiltonian dan Metropolis. Apakah ada cara...
Saya membaca sedikit model Markov yang tersembunyi dan dapat mengkodekan versi yang cukup mendasar sendiri. Tetapi ada dua cara utama yang tampaknya saya pelajari. Salah satunya adalah membaca dan mengimplementasikannya ke dalam kode (yang dilakukan) dan yang kedua adalah memahami bagaimana itu...
Setelah melakukan analisis komponen utama (PCA), saya ingin memproyeksikan vektor baru ke ruang PCA (yaitu menemukan koordinatnya dalam sistem koordinat PCA). Saya telah menghitung PCA dalam bahasa R menggunakan prcomp. Sekarang saya harus bisa mengalikan vektor saya dengan matriks rotasi PCA....
Saya melakukan pertanyaan pada rantai Markov dan dua bagian terakhir mengatakan ini: Apakah rantai Markov ini memiliki distribusi terbatas. Jika jawaban Anda adalah "ya", cari distribusi terbatas. Jika jawaban Anda "tidak", jelaskan alasannya. Apakah rantai Markov ini memiliki distribusi...
Saya telah menonton banyak video tutorial dan terlihat sama. Yang ini misalnya: https://www.youtube.com/watch?v=ip4iSMRW5X4 Mereka menjelaskan keadaan, tindakan dan probabilitas yang baik-baik saja. Orang itu menjelaskannya baik-baik saja tetapi sepertinya saya tidak bisa memahami apa yang akan...
Pemahaman saya tentang algoritma adalah sebagai berikut: No U-Turn Sampler (NUTS) adalah Metode Monte Carlo Hamilton. Ini berarti bahwa itu bukan metode Rantai Markov dan dengan demikian, algoritma ini menghindari bagian berjalan acak, yang sering dianggap tidak efisien dan lambat untuk...
Saya menduga bahwa serangkaian urutan yang diamati adalah rantai Markov ... 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 & A &...
Apa perbedaan antara rantai Markov dan proses Markov? Saya membaca informasi yang bertentangan: kadang-kadang definisi didasarkan pada apakah ruang keadaan diskrit atau kontinu, dan kadang-kadang didasarkan pada apakah waktu diskrit kontinu. Slide 20 dokumen ini : Proses Markov disebut...
Saya memiliki rangkaian lengkap (tepatnya 432 pengamatan) dari 4 status : misA−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&- &-\\ \vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\ B& C&...
Dapatkah seseorang menjelaskan kepada saya secara intuitif apa periodisitas rantai Markov? Ini didefinisikan sebagai berikut: Untuk semua status dalamiiiSSS didid_i = gcd{n∈N|p(n)ii>0}=1{n∈N|pii(n)>0}=1\{n \in \mathbb{N} | p_{ii}^{(n)} > 0\} =1 Terima kasih atas upaya Anda!...
Saya mencoba memahami rantai Markov menggunakan SAS. Saya mengerti bahwa proses Markov adalah satu di mana keadaan di masa depan hanya bergantung pada keadaan saat ini dan bukan pada keadaan masa lalu dan ada matriks transisi yang menangkap probabilitas transisi dari satu keadaan ke keadaan...
Pertanyaan dasar saya adalah: bagaimana Anda akan mengambil sampel dari distribusi yang tidak tepat? Apakah masuk akal untuk mengambil sampel dari distribusi yang tidak tepat? Komentar Xi'an di sini semacam menjawab pertanyaan itu, tetapi saya sedang mencari beberapa detail lebih lanjut tentang...
Saya sedang menjalani beberapa kuliah yang berhubungan dengan MCMC. Namun, saya tidak menemukan contoh yang baik tentang bagaimana ini digunakan. Adakah yang bisa memberi saya contoh nyata. Yang bisa saya lihat adalah mereka menjalankan rantai Markov dan mengatakan bahwa distribusi stasionernya...