1.什么是状态模式？允许一个对象在其内部状态改变时改变它的行为。对象看起来似乎修改了它的类。举个例子：水在不同的温度下会有不同状态，也能表现出不同特性。看起来不一样，其实本质上它还是水 状态模式又叫状态对象，它是一种对象行为型模式。 2.状态模式结构（1）Context（环境类）：又叫上下文类，拥有多种状态的对象。由于环境类的状态存在多样性且在不同状态下对象的行为有所不同，因此
来源：http://cos.name/cn/topic/1509371 获取电影数据 电影数据来源于http://grouplens.org/datasets/movielens/ 网站，本文分析的数据是MovieLens 100k，总共有100,000个评分，来自1000用户对1700部电影。 2 数据准备和清理 设置好工程路径后，可用读入数据，注意数据的格式，第一列是user id，第二列是
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2024-06-13 18:44:28
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# 使用R语言实现马尔可夫链的迭代算法
马尔可夫链是随机过程中的一个重要概念，它描述了一系列状态之间的转移。在本教程中，我将教你如何在R语言中实现一个简单的马尔可夫链迭代模型。通过这个项目，我们将明确每一步的流程并配以代码注释，帮助你更好地理解和实现。
## 项目流程
为了便于理解，以下是开发马尔可夫链迭代的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-30 04:45:57
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引言在概率论及统计学中，马尔可夫过程（英语：Markov process）是一个具备了马尔可夫性质的随机过程，因为俄国数学家安德雷·马尔可夫得名。马尔可夫过程是不具备记忆特质的（memorylessness）。换言之，马尔可夫过程的条件概率仅仅与系统的当前状态相关，而与它的过去历史或未来状态，都是独立、不相关的。概论1. Markov Decision Process马尔可夫决策过程机器学习算法（
本文简要介绍了一种简单的状态切换模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
原创
2021-05-12 14:05:57
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本文简要介绍了一种简单的状态切换模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
原创
2021-05-19 23:36:11
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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的水平在中间移动，所以它似乎并不总是有固定的关系（背后有多个状态）。上面的样本数据创建如下。数据根据时间改变x和y之间的关系。x <- rpois(500, lambda = 10) y1 <- x...
原创
2021-05-19 23:42:54
1465阅读
本文旨在研究台湾商业周期的持续时间依赖特征。修改恒定马尔可夫切换模型以考虑持续时间相关特征。这里最具创新性的发现是，大约1990年以前的时期对收缩没有持续时间依赖性，并且对于大约1990年后的时期没有持续时间依赖于扩张。然而，大约在1990年以后的经济扩张存在持续时间依赖性，并且对于大约1990年后的时期，持续时间依赖于收缩。此外，...
原创
2021-05-12 14:20:18
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本文旨在研究台湾商业周期的持续时间依赖特征。修改恒定马尔可夫切换模型以考虑持续时间相关特征。这里最具创新性的发现是，大约1990年以前的时期对收缩没有持续时间依赖性，并且对于大约1990年后的时期没有持续时间依赖于扩张。然而，大约在1990年以后的经济扩张存在持续时间依赖性，并且对于大约1990年后的时期，持续时间依赖于收缩。此外，...
原创
2021-05-19 23:36:43
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6962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的水平在中间移动，所以它似乎并不总是有固定的关系（背后有多个状态）。上面的样本数据创建如下。数据根据时间改变x和y之间的关系。x <- rpois(500, lambda = 10) y1 <- x...
原创
2021-05-12 14:16:07
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这篇文章写得实在是通俗易懂，作者幽默的解释了Markov和隐Markov模型，入门必看。 同前面一样，因为编辑器不支持latex方式的数学公式输入，所以我就试图用文字的方式来简要描述一下隐Markov模型（Hidden Markov Model，HMM）。所有这类模型都有一个前提假设，就是下一个时刻的状态只与当前时刻
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2024-04-24 18:52:18
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随着基于过程的作物生长模型(Process-based Crop Growth Simulation Model)的发展，R语言在作物生长模型和数据分析、挖掘和可视化中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的作物模型使用者与科研团队不可或缺的人才，除了掌握对作物模型相关知识之外，还要掌握模型的快速模拟和高效数据分析能力。Decision Support Systems for Agrotechn
体制检测更新要安装系统投资者工具箱（SIT），请访问关于页面。不久前，我写了一系列有关使用RHmm进行系统检测的文章。不幸的是，RHmm从CRAN不再可用，因此我想更新RHmm软件包的存储库位置，并使用depmixS4软件包复制功能。所述depmixS4包还允许对参数的线性约束。摘要：RHmm可在R-Forge购买 有关depmixS4包的更多信息，请查看R中的隐马尔可夫模型...
原创
2021-05-19 23:36:15
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体制检测更新要安装系统投资者工具箱（SIT），请访问关于页面。不久前，我写了一系列有关使用RHmm进行系统检测的文章。不幸的是，RHmm从CRAN不再可用，因此我想更新RHmm软件包的存储库位置，并使用depmixS4软件包复制功能。所述depmixS4包还允许对参数的线性约束。摘要：RHmm可在R-Forge购买 有关depmixS4包的更多信息，请查看R中的隐马尔可夫模型...
原创
2021-05-12 14:13:31
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注：本博客旨在分享个人学习心得，有不规范之处请多多包涵！ 目录Vector 向量Matrix 矩阵List 列表结束语 Vector 向量简单来说，R语言中的vector是一个包含许多元素的一维数据结构，类似Python里的列表。下面的命令可以构造一个简单的R语言向量：#c()函数意思为connect，它把括号里的内容整合成一个vector或list
myVec1 <- c(1, 2, 3,
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2023-09-22 18:06:02
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在经济学中，技术效率是指在既定的投入下产出可增加的能力或在既定的产出下投入可减少的能力。常用度量技术效率的方法是生产前沿分析方法。所谓生产前沿是指在一定的技术水平下，各种比例投入所对应的最大产出集合。而生产前沿通常用生产函数表示。前沿分析方法根据是否已知生产函数的具体的形式分为参数方法和非参数方法，前者以随机前沿分析（StochasticFrontierAnalysis，下文简称SFA）为代表，后
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2023-06-20 16:02:56
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2.1介绍 DEA模型又称投入导向模型CCR，它基于规模报酬不变前提。2.2步骤 假设我们要计算一组n个决策单元（DMU），它可能是企业、政府部门、学校或医院等，这n个DMU的技术效率记为DMUj。  
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2023-07-12 22:58:36
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当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。例如，每天进行观察是很常见的。事实上，现在可以获得每小时、分钟、秒甚至毫秒的观测值。相关视频使用的包有许多软件包可以使我们能够估计波动率模型。我们还将使用该 quantmod 软件包，因为它可以让我们轻松访问一些标准财务数据。数据上传在这里，我们将使用包提供的方便的数据检索功能（getSymbols） qua
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2024-02-05 09:11:41
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本文考虑一些ARCH(p)过程，例如ARCH(1)。其中有一个高斯白噪声 .> for(t in 3:n){
+ sigma2\[t\]=w+a1\*epsilon\[t-1\]^2+a2\*epsilon\[t-2\]^2
+ epsilon\[t\]=eta\[t\]*sqrt(sigma2\[t\])
+ }(红线是条件方差过程）。> acf(epsilon,lag=5
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2023-11-21 15:21:29
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线性回归中模型选择的几个度量指标。1，R square统计量：度量回归模型的方差可解释部分。注意，只有往模型里面增加特征，就能够增加R square 统计量。2，F统计量：测试回归模型的整体显著性。如果F统计量较大，就可以拒绝所有系数为0的空假设。3，adjusted R square 统计量。对增加了R square 惩罚，当模型中特征较多时，做一个惩罚。4，Cp统计量：假定总共有K个特征。用其
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2023-08-17 07:32:52
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