R 질문보다 통계적 질문이 더 많으면 사과드립니다. R에서 다음 모델을 추정하려고합니다.R을 사용하여 기본 마르코프 프로세스가있는 유한 혼합 모델 추정
y_t = mu0 (1 - S_t) + mu1 S_t + e_t e_t ~ N (0, sigma_t^2) sigma_t^2 = sigma_0^2 (1 - S_t S_t = 1 일 때 mu_t = mu1이고, S_t는 전이 확률 P (S_t = 1 | S_t-1)를 갖는 마르코프 프로세스이고, S_t는 0 또는 1의 마르코프 프로세스이다. 1 = 1) = p이고 P (S_t = 0 | S_t-1 = 0) = q이다.
'flexmix'를 사용하면 좋은 라이브러리가 될까요? 이런 종류의 통계에 익숙하지 않기 때문에 올바른 라이브러리에 대한 포인터를 알려 주시면 감사하겠습니다.
감사합니다,
이 쉽게 Bugs 또는 Jags에서 코드 수있는 모델의 정확히 유형처럼 보인다. Bugs/Jags는 아마도 R에서 사용자 정의 모델을 추정하는 데있어 가장 유연한 방법 일 것입니다. R2Jags을 사용하여 R과 Jag 사이를 쉽게 이동할 수 있습니다.
베이지안 모델을 처음 사용하는 경우 속도가 빨라지려면 약간의 시간이 걸릴 수 있습니다.
제안에 감사드립니다. 내가 생각하기를 바라는 것은 Markov-switching ARCH 모델입니다. 나는이 논문의 결과를 복제하는 것을 시도하고있다 : http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/0304405X89900949 내가 아주 내가 원하는되지 않습니다 MSVAR 패키지가 존재 알고있다. 어쩌면 fMarkovSwitching, 그 순간에 유지되지 않는 것처럼 보이지만. 아마도 베이 즈? 그 중 어떤 경험? 도와 주셔서 감사합니다. – stevejb
이 모델이 표준 패키지에 구현되어 있는지 의심 스럽습니다. 종이는 EM 알고리즘을 사용합니다. Jag를 사용하여 베이지안 프레임 워크에서 모델을 설정하는 것은 일반적으로 훨씬 쉽고 강력합니다. 그러나 논문에없는 몇몇 사전을 지정할 필요가 있습니다. 나는 학업상의 이유로 이것을하고 있다고 가정합니다. 유한 상태 마코프 모델은 현실 세계에서 특히 매력적이지는 않습니다. – Tristan
안녕하세요. Tristan, 예. 학업 성취를 위해이 작업을하고 있습니다.이 특정 모델에 대해 더 자세히 배우려고합니다. 재규어에게 기회를 줘. 조언 해주셔서 감사합니다. – stevejb
당신의 매개 변수들 사이의 관계를 고려할 때, 당신은 R의 제어 구조를 사용하여이 로직을 코딩하는 것이 가장 좋을 것이라고 말하고 싶습니다. (마지막 질문에 대한 대답과 비슷합니다.) – icio