Markov

R语言中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12187 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 金融分析师通常关心检测市场何时“发生变化”:几个月或至几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这 ......
switching 模型 语言 代码 数据

Markov decision process

https://medium.com/@hosamedwee/bellman-equation-1-understanding-the-recursive-nature-of-the-bellman-equation-in-mathematics-cd71bf14be1a https://mediu ......
decision process Markov

R语言离散时间马尔可夫链(Markov chain)模型分类案例可视化分析

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34576 原文出处:拓端数据部落公众号 有许多用于马尔可夫链的复杂应用。这些包括用于将多态模型拟合为面板数据的msm和SemiMarkov,用于生存分析应用的mstate,用于估计3状态进行性疾病模型的转移概率的TPmsm,用于将马尔科夫模型应用 ......
模型 案例 语言 时间 Markov

Continuous-Time Markov Chain

1. Definitions ​ Definition 1. We say the process \(\{X(t),t\ge0\}\) is a continuous-time Markov chain if for all \(s,t\ge0\) and nonnegative integers ......
Continuous-Time Continuous Markov Chain Time

马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=19611 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫Markov区制转移模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 过程会随着时间的推移而发展,结果会发生变化 考虑一下经济衰退和扩张。在衰退开始时,产出和就业率下降并保持较低水平,然后,产出和就业率增加。 ......
利率 模型 代码 基金 数据

R语言中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12187 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 金融分析师通常关心检测市场何时“发生变化”:几个月或至几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这 ......
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Markov Chains

1. Introduction ​ Let \(\{X_n,n=0,1,2,...\}\) be a stochastic process that takes on a finite number of possible values. If \(X_n=i\), then the process ......
Markov Chains

A Latent Hidden Markov Model for Process Data读文献笔记

【个人笔记】:笔记(A Latent Hidden Markov Model for Process Data) \ Summary Response process data from computer-based problem-solving items describe respondent ......
文献 Process 笔记 Latent Hidden

Markov Decision Process Model Based on Value Iteration

Using the taxi example of OpenAI Gym to achieve and tune MDP model in Reinforcement Learning based on value iteration. ......
Iteration Decision Process Markov Based

谱图论:Laplacian二次型和Markov转移算子

以下部分是我学习CMU 15-751: TCS Toolkit的课堂笔记。接下来将要介绍的是谱图论(spectral graph theory)的关键,也就是Laplacian二次型(Laplacian quadratic form)。直观地理解,Laplacian二次型刻画了图的“能量”(ener... ......
算子 Laplacian Markov

PYTHON用时变马尔可夫区制转换(MARKOV REGIME SWITCHING)自回归模型分析经济时间序列|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=22617 最近我们被客户要求撰写关于MRS的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson(1999)中提出的一些结果。它应用了Hamilton(1989)的滤波器和Kim ......
时间序列 时变 序列 SWITCHING 模型

马尔可夫随机场(Markov Random Field)与马尔可夫链

马尔可夫随机场(Markov Random Field)与马尔可夫链 2016年09月26日 13:40:23 阅读数:6130 1.什么是随机过程? 在当代科学与社会的广阔天地里,人们都可以看到一种叫作随机过程的数学模型:从银河亮度的起伏到星系空间的物质分布、从分子的布朗运动到原子的蜕变过程,从化 ......
机场 Markov Random Field

Markov Transition Field,马尔可夫转移场(matlab版)

Markov Transition Field,马尔可夫转移场(matlab版)将一维时间序列转成二维数据可以对原数据进行更好地表征,从而基于新的表征结合深度学习机器视觉技术来发掘更多的规律和信息。这使得Markov Transition Field,马尔可夫转移场在金融,能源电力,水利,气象、机械 ......
Transition Markov matlab Field

R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=6962 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫转换模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 假设 有时间序列数据,如下所示。经验表明,目标变量y似乎与解释变量x有关。然而,乍一看,y在水平中间波动,所以它似乎并不总是有稳定的关系(背后有多个状态) 上面 ......
switching 模型 语言 代码 数据

时间可逆的马氏链(Time Reversible Markov Chain)

逆向过程 考虑一个具有转移概率$P_{ij}$和平稳概率$\pi_i$的已经达到平稳状态的遍历的(不可约+非周期+正常返)马尔科夫链。假设这个马氏链在平稳态的状态序列是${X_m,X_{m+1},\cdots}$, 现在我们沿时间的反方向来看这条链,具体地,我们希望考察 $P(X_m = j|X_{ ......
Reversible 时间 Markov Chain Time

Markov Chain Monte Carlo(MCMC) 方法

Monte Carlo 方法 假设我们要求一个原函数并不明确的函数$f(x)$的在某个区间$[a,b]$上的积分 $\theta = \int_{a}^b f(x)dx$ 因为$f(x)$的原函数不知道,所以无法用牛顿-莱布尼茨公式计算。这里采用一种称为monte carlo的方法来模拟近似求解,它 ......
方法 Markov Chain Carlo Monte

MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=17685 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 我们被要求在本周提供一个报告,该报告将结合金融统计,优化等数值方法 分析师通常关心检测市场何时“发生变化 ......
switching 模型 代码 数据 MATLAB

MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=17685 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 我们被要求在本周提供一个报告,该报告将结合金融统计,优化等数值方法 分析师通常关心检测市场何时“发生变化 ......
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R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=6962 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫转换模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 假设 有时间序列数据,如下所示。经验表明,目标变量y似乎与解释变量x有关。然而,乍一看,y在水平中间波动,所以它似乎并不总是有稳定的关系(背后有多个状态) 上面 ......
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