Statistiques et Big Data markov-process

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tester si une chaîne de Markov est égale à une chaîne théorique

J'ai une matrice de comptage de transitions empirique Q. J'ai une chaîne de Markov théorique de premier ordre P. Dites N est le nombre de transitions. Je voudrais tester si Q est compatible avec P. Est-il correct de trouver la matrice de transition de comptage théorique (N * P) calculant …

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Attaque de Mars (probabilité de détruire vaisseaux spatiaux avec missiles)

Supposons que la Terre ait été attaquée par vaisseaux spatiaux martiens et supposons que nous ayons missiles à lancer contre les vaisseaux spatiaux. La probabilité de toucher et de détruire chaque vaisseau spatial par chaque missile est (indépendante du reste).nnnm=k⋅nm=k⋅nm=k \cdot nnnnppp Quelle est la probabilité de détruire tous les …

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Expliquer l'algorithme en arrière pour le modèle de Markov caché

J'ai implémenté l' algorithme Viterbi et Forward , hélas, je ne peux pas comprendre comment fonctionne l' algorithme Backward . Intuitivement, je sens que je dois faire la même chose que dans Forward uniquement vers l'arrière, en utilisant les valeurs calculées pendant la propagation vers l'avant . Mon intuition est-elle …

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Noyau de transition de Gibbs Sampler

Soit la distribution cible sur qui est absolument continue par rapport à la mesure de Lebesgue dimensionnelle, c'est-à-dire:ππ\pi(Rd,B(Rd))(Rd,B(Rd))(\mathbb{R}^d,\mathcal{B}(\mathbb{R^d}))ddd ππ\pi admet une densité wrt à avec π(x1,...,xd)π(x1,...,xd)\pi(x_1,...,x_d)λdλd\lambda^dλd(dx1,...,dxd)=λ(dx1)⋅⋅⋅λ(dxd)λd(dx1,...,dxd)=λ(dx1)⋅⋅⋅λ(dxd)\lambda^d(dx_1,...,dx_d) = \lambda(dx_1) \cdot \cdot \cdot \lambda (dx_d) Supposons que les conditions complètes de sont connues. Le noyau de transition du Gibbs-Sampler est donc clairement …

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Test post-hoc après mesures répétées à 2 facteurs ANOVA dans R?

J'ai des problèmes à trouver une solution concernant la façon d'exécuter un test post-hoc (Tukey HSD) après une ANOVA à mesures répétées à 2 facteurs (tous deux intra-sujets) en R. Pour l'ANOVA, j'ai utilisé la fonction aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Après avoir lu les réponses …

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Pourquoi une chaîne de Markov finie, irréductible et apériodique avec une matrice P doublement stochastique a-t-elle une distribution limite uniforme?

Le théorème est "Si une matrice de transition pour une chaîne de Markov irréductible avec un espace d'état fini S est doublement stochastique, sa mesure invariante (unique) est uniforme sur S." Si une chaîne de Markov a une matrice de transition doublement stochastique, j'ai lu que ses probabilités limitantes constituent …

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