Les modèles de Markov cachés sont utilisés pour modéliser des systèmes qui sont supposés être des processus de Markov avec des états cachés (c'est-à-dire non observés).
Je calcule des probabilités conditionnelles et des intervalles de confiance à 95% associés. Pour bon nombre de mes cas, j'ai un décompte simple des xsuccès des nessais (à partir d'un tableau de contingence), donc je peux utiliser un intervalle de confiance binomial, tel que celui fourni par binom.confint(x, n, method='exact')dans …
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