Обчисліть матрицю переходу (Маркова) в R

Чи є спосіб у R (вбудована функція) обчислити матрицю переходу ланцюга Маркова з набору спостережень?

Наприклад, взявши набір даних, як описано нижче, та обчислити матрицю переходу першого порядку?

dat<-data.frame(replicate(20,sample(c("A", "B", "C","D"), size = 100, replace=TRUE)))

Мені не одразу відомо про "вбудовану" функцію (наприклад, в baseабо подібну), але ми можемо це зробити дуже просто та ефективно за пару рядків коду.

Ось функція, яка приймає матрицю (а не кадр даних) як вхідний дані і створює оцінені ймовірності переходу або рахує переходи ( prob=FALSE), або, за замовчуванням ( prob=TRUE).

# Function to calculate first-order Markov transition matrix.
# Each *row* corresponds to a single run of the Markov chain
trans.matrix <- function(X, prob=T)
{
    tt <- table( c(X[,-ncol(X)]), c(X[,-1]) )
    if(prob) tt <- tt / rowSums(tt)
    tt
}

Якщо вам потрібно зателефонувати на кадр даних, ви завжди можете це зробити

trans.matrix(as.matrix(dat))

Якщо ви шукаєте якийсь сторонній пакет, то Rseek або пошуковий сайт R можуть надавати додаткові ресурси.

Я щойно завантажив новий пакет R markovchain, заснований на стилі програмування S4. Поряд з різними методами обробки об'єктів S4 markovchain, він містить функцію для підключення ланцюга Маркова з послідовності станів. Подивіться на:

library(markovchain) 
sequence <- c("a", "b", "a", "a", "a", "a", "b", "a", "b", "a", 
              "b", "a", "a", "b", "b", "b", "a")
mcFit <- markovchainFit(data=sequence)

Це може допомогти.