Sammanfattning av denna webbsida: Problemet med att uppskatta antalet dolda tillstånd i en dold modell av Markov beaktas. Tyngdpunkten läggs på korsgiltiga sannolikhetskriterier. Genom att använda korsvalidering för att bedöma antalet dolda stater kan man kringgå de väldokumenterade tekniska svårigheterna med problemet med orderidentifiering i blandningsmodeller. I ett prediktivt perspektiv krävs det dessutom inte att urvalsfördelningen tillhör en av de modeller som konkurrerar. Det är dock svårt att beräkna korsvis validerad sannolikhet för dolda Markov-modeller för vilka endast ett träningsprov finns tillgängligt, eftersom uppgifterna inte är oberoende. Två metoder föreslås för att beräkna korsgiltig sannolikhet för en dold Markov-modell. Den första består av att använda ett deterministiskt halvprovtagningsförfarande, och den andra består av en anpassning av EM-algoritmen för dolda Markov-modeller, för att ta hänsyn till slumpmässigt saknade värden inducerad av korsvalidering. Numeriska experiment på både simulerade och verkliga datamängder jämför olika versioner av korsgiltigt sannolikhetskriterium och straffade sannolikhetskriterier, inklusive BIC och ett straffbart marginellt sannolikhetskriterium. Dessa numeriska experiment belyser ett lovande beteende hos det deterministiska halvprovtagningskriteriet.
REF gör en fördjupad analys och argumenterar för att använda korsgiltig sannolikhet för att bedöma antalet stater.
Selecting Hidden Markov Model State Number with CrossValidated Likelihood
{'venue': 'Computational Statistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}