A Model for High-Order Markov Chains
一种高阶马尔可夫链模型AI 解读 ↓
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一种高阶马尔可夫链模型
- 研究问题
- 如何在描述高阶马尔可夫依赖时控制参数增长，并保留可研究的渐近性质与自相关结构？摘要聚焦简约的滞后建模。
- 方法与思路
- 作者提出一个每增加一阶滞后只增加一个参数的高阶马尔可夫链模型，研究其渐近性质、自相关结构并给出三个例子。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模型以较少新增参数表示高阶依赖；在三个例子中，其拟合表现看来优于通常高阶马尔可夫链及所列替代模型。
- 阅读关注点
- 应核对转移概率的具体参数化、参数约束与估计方法，确认自相关结构的适用条件及三个例子的模型比较标准。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断具体状态空间、估计条件或比较幅度；三个例子的表现不能证明对所有序列普遍占优。
原文摘要
SUMMARY A model for Markov chains of order higher than one is introduced which involves only one additional parameter for each extra lag. Asymptotic properties and the autocorrelation structure are investigated. Three examples are given in which the model appears to model data more successfully than both the usual high-order Markov chain and the alternative models of Jacobs and Lewis (1978), Pegram (1980) and Logan (1981).