问题描述
R 中是否有可以将伽马分布分解为两个（或更多）伽马分布的算法？如果是这样，你能给我举个例子吗？基本上，如果我根据时间绘制它，我有一个看起来像伽马分布的数据集（它是一个时间序列数据）。基本上，这些数据包含动物的运动。动物可以处于两种不同的状态：饿了，不饿了。我的直接反应是使用隐马尔可夫模型，看看我是否可以预测这两种状态。我试图在 R 中使用 depmixS4 库中的 depmix() 函数来查看是否可以看到两种不同的状态。但是，我真的不知道如何在伽马分布中使用这个函数。以下是我写的代码，但它说我需要一个 gamma 参数，我不明白。有人能告诉我应该使用什么参数以及如何确定参数吗？谢谢！
mod <- depmix(freq ~ 1,data = mod.data,nstates = 2,family = gamma())
fit.mod <- fit(mod)
谢谢！
解决方法
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