R cinsinden Geçiş Matrisini (Markov) hesaplayın

Markov Zincirinin geçiş matrisini bir dizi gözlemden hesaplamak için R'de (yerleşik bir işlev) bir yol var mı?

Örneğin, aşağıdaki gibi bir veri seti almak ve birinci mertebe geçiş matrisini hesaplamak?

dat<-data.frame(replicate(20,sample(c("A", "B", "C","D"), size = 100, replace=TRUE)))

Bir "yerleşik" işlevden hemen haberdar değilim (örneğin, içinde baseveya benzeri), ancak bunu birkaç satır kodda çok kolay ve verimli bir şekilde yapabiliriz.

Burada girdi olarak bir matris (veri çerçevesi değil) alan ve geçiş sayımlarını ( prob=FALSE) veya varsayılan olarak ( prob=TRUE) tahmin edilen geçiş olasılıklarını üreten bir işlevdir .

# Function to calculate first-order Markov transition matrix.
# Each *row* corresponds to a single run of the Markov chain
trans.matrix <- function(X, prob=T)
{
    tt <- table( c(X[,-ncol(X)]), c(X[,-1]) )
    if(prob) tt <- tt / rowSums(tt)
    tt
}

Veri çerçevesinde aramanız gerekirse, istediğiniz zaman

trans.matrix(as.matrix(dat))

Bazı üçüncü taraf paketlerini arıyorsanız, Rseek veya R arama sitesi ek kaynaklar sağlayabilir.

markovchainS4 programlama stiline göre yeni bir R paketi yükledim . S4 markovchain nesnelerini işlemek için çeşitli yöntemlerle birlikte, bir durum dizisinden bir Markov zincirine uyacak bir fonksiyon içerir. Göz atmak:

library(markovchain) 
sequence <- c("a", "b", "a", "a", "a", "a", "b", "a", "b", "a", 
              "b", "a", "a", "b", "b", "b", "a")
mcFit <- markovchainFit(data=sequence)

Yardımcı olabilir.