隐半马尔可夫模型中状态驻留时间分布的灵活估计
统计方法学
2021-02-17 v2
摘要
隐半马尔可夫模型通过显式地使用定义在自然数上的某种分布对给定状态中所花费的时间（即所谓的驻留时间）进行建模，从而推广了隐马尔可夫模型。虽然（移位的）泊松分布和负二项分布为此类分布提供了自然的选择，但在实践中，参数分布可能缺乏充分刻画驻留时间的灵活性。为克服该问题，本文提出了一种惩罚最大似然方法，该方法允许对驻留时间分布进行灵活且数据驱动的估计，而无需做任何分布假设。该方法适用于直接建模目的或作为探索性工具来研究潜在状态动态。利用 GPS 追踪数据对格陵兰岛东北部的麝牛活动进行建模，说明了所提方法的可行性与潜力。所提出的方法已在 R 包 PHSMM 中实现，该包可在 CRAN 上获取。
引用
@article{arxiv.2101.09197,
title = {Flexible estimation of the state dwell-time distribution in hidden semi-Markov models},
author = {Jennifer Pohle and Timo Adam and Larissa T. Beumer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.09197},
year = {2021}
}
备注
Main manuscript with 16 pages and supplementary material with 6 pages