Estimation of sojourn time distributions for cyclic semi-Markov processes in equilibrium
平衡状态下循环半马尔可夫过程的驻留时间分布估计AI 解读 ↓
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平衡状态下循环半马尔可夫过程的驻留时间分布估计
- 研究问题
- 当多个独立同分布的循环半马尔可夫过程只能在有限窗口内观察时，如何估计其事件间隔或驻留时间分布？
- 方法与思路
- 作者针对遍历、不可约且处于平衡状态的过程使用 EM 算法，并以交替更新过程模拟比较一种近似方法的扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称将更新过程的相关分布估计工作扩展到循环半马尔可夫过程，并提供模拟示例及与近似方法的比较。
- 阅读关注点
- 应核对驻留时间与事件间隔的定义、窗口边界如何进入观测似然，以及平衡假设和 EM 更新的具体作用。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；分布识别、算法收敛和模拟结果未说明，不能推断其他版本变化。
原文摘要
The EM algorithm is used to develop procedures for estimating the interoccurrence distributions when n independent and identically distributed cyclic semi-Markov processes, each being ergodic, irreducible and in equilibrium, are observed over finite windows. This work is an extension of Vardi (1982a, b) who considers a similar problem for renewal processes and develops the RT algorithm for estimation of the common interoccurrence distribution. The results are illustrated using simulations for alternating renewal processes and compared with an extension of an approximate approach of Denby & Vardi (1985).