【问题标题】:Generating a Markov transition matrix with known, but stochastic, state times生成具有已知但随机状态时间的马尔可夫转移矩阵
【发布时间】:2015-04-04 16:28:21
【问题描述】:

我已经寻找了一段时间的答案,但没有运气。我正在尝试开发一个离散时间马尔可夫模型。目前,我有 5 个状态,第 5 个状态是吸收状态。我也知道每个状态停留的可变持续时间。所以说状态一可能需要 20 年才能转换到状态 2,这是正态分布的。有没有办法用这些数据计算转换矩阵?

更新:我正在考虑蒙特卡罗马尔可夫链模拟,但我不确定如何构建 MCMC 模型。

【问题讨论】:

    标签: montecarlo markov-chains


    【解决方案1】:

    您是否考虑过仅考虑数据中每个状态的第一次出现?这样,您可以使用获得的马尔可夫链填充您的转移矩阵,而无需连续相同的状态。

    【讨论】:

    • 感谢您的回复 - 最后我稍微改变了我的方法并采用了半马尔可夫方法。这使我能够根据专家收集的数据模拟逗留时间。然后,我将逗留时间与模拟时钟时间进行比较,以了解我的状态何时发生变化。
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