Abstrakt. Distributionsmodellen för blandningsövergång (MTD) introducerades 1985 av Raftery för modellering av högkvalitativa Markov-kedjor med ett ändligt tillstånd utrymme. Sedan dess har det generaliserats och framgångsrikt tillämpats på en rad situationer, inklusive analysen av vindriktningar, DNA-sekvenser och socialt beteende. Här ser vi över MTD-modellen och utvecklingen sedan 1985. Vi introducerar först den grundläggande principen och sedan presenterar vi flera förlängningar, inklusive allmänna tillståndsrymder och rumslig statistik. Därefter granskar vi metoder för att uppskatta modellparametrarna. Slutligen visar en granskning av olika typer av tillämpningar MTD-modellens praktiska intresse.
Vår ML-konstruerade modell motiverades av den blandningsövergångsfördelning som utvecklats av REF till modellhögorder Markov-kedjor.
The mixture transition distribution model for high-order Markov chains and non-Gaussian time series
{'venue': 'Statistical Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}