Öncelikle, istatistik ve matematikte olmak istediğim kadar bilgili olmadığımı kabul edeyim. Bazıları tehlikeli olmak için yeterli bilgiye sahip olduğunu söyleyebilir. : DI terminolojiyi doğru şekilde kullanmazsam özür dileriz.
Bir durumdan diğerine geçiş yapan bir sistemin olasılıklarını modellemeye çalışıyorum. Basit bir Markov modeli iyi bir başlangıçtır. (Durum kümesi, başlangıç durum olasılıkları kümesi, durumlar arasındaki geçiş olasılıkları kümesi.)
Ancak, modellediğim sistem bundan daha karmaşık. T zamanında bir duruma yol açan geçiş olasılıkları kesinlikle T-1'deki durum dışındaki değişkenlere bağlıdır. Örneğin, güneş parlarken S1 -> S2'nin geçiş olasılığı% 40 olabilir, ancak yağmur yağarken S1 -> S2 olasılığı% 80'e düşer.
Yorum yapanların sorularından ek bilgi:
- Devletler gözlemlenebilir.
- Sadece 5-10 eyalet olacak.
- Şu anda araştırmak istediğimiz yaklaşık 30 ortak değişken var, ancak son model kesinlikle bundan daha az olacak.
- Bazı ortak değişkenler süreklidir, diğerleri ayrıktır.
Üç soru:
- Koşullu geçiş olasılıklarını Markov modelime nasıl dahil edebilirim?
- Yoksa tamamen bu konuya yaklaşmam gereken başka bir bakış açısı var mı?
- Ayrıca, bu konuda daha fazla bilgi edinmek için çevrimiçi olarak hangi anahtar kelimeleri / kavramları aramalıyım?
Zaten internette "koşullu geçiş olasılıkları olan markov modelleri" gibi şeyler aradım, ama şimdiye kadar hiçbir şey yüzüme tokat atmadı ve "Bu senin cevabın, kukla!"
Yardımınız ve sabrınız için teşekkür ederiz.