Abstract-Model val baserat på observerade datasekvenser används för att bestämma mellan olika modeller strukturer inom klassen av multinomial, Markov, och dolda Markov modeller. I en enhetlig Bayesian behandling, vi härleda bakre sannolikheter för olika modeller strukturer utan att anta tidigare kunskap om övergångs sannolikheter. Vi betonar följande tester: 1) Med tanke på en viss datasekvens av utfall, är varje tillstånd lika troligt? 2) Stöder datan en oberoende modell, eller är en Markovmodell en mer rimlig beskrivning? 3) Är två datasekvenser genererade från a) samma Markov-modell? b) samma dolda Markov modell? För Markov modeller och oberoende multinomial modeller, alla resultat är exakta. För dolda Markov-modeller är den exakta lösningen beräkningsmässigt oöverkomlig, och istället föreslås en ungefärlig lösning.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF använder en enhetlig Bayesian behandling för att härleda bakre sannolikhet för olika modeller strukturer inom klassen av multinomial, Markov, Hidden Markov modeller utan att anta förkunskaper om övergångssannolikhet.
Bayesian Model Selection for Markov, Hidden Markov, and Multinomial Models
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}