问题描述
我已经使用软件包depmixs4中的fit（depmix（））函数将数据的时间序列拟合到了隐马尔可夫模型。我想获得一个估计状态的时间序列，其中对状态x的估计是分配给状态x的平均值。目前，我只得到一个表示状态索引的时间序列值（例如1,3,5,2,5 ...）。
这是我当前的代码：
set.seed（9）
hmm9
fitted_hmm9
摘要（fitted_hmm9）
state_ests9
state_ests9 [，1]
最后一部分state_ests9[,1]是状态索引的时间序列，而状态的实际期望值存储在summary(fitted_hmm9)中的某个位置。
解决方法
通过“估计状态”，我假设您想要根据每个状态进行预测的响应（即“音量”）。要获取响应的状态预测值，可以使用predict方法，但是需要在响应子模型上调用该方法，该子模型隐藏在合适的depmix对象中。>
在合适的depmix对象中，有一个称为“响应”的插槽，它是列表的列表，结构为
fitted_model@response[[state_id]][[response_id]]
在您的情况下，我认为“体积”是单变量的，因此只有一个响应，response_id始终为1。对于具有9个状态的模型，state_id的范围为1到9
以下代码（包括随机生成的“ volume”值以使其可重现）为您提供了所需的内容（我认为）：
set.seed(123)
volume <- rnorm(10000)
hmm9 <- depmix(volume ~ 1,data=data.frame(volume),nstates=9)
fitted_hmm9 <- fit(hmm9)
summary(fitted_hmm9)
state_ests9 <- posterior(fitted_hmm9)
state_ests9[,1]
# construct matrix for state-dependent predictions
pred_resp9 <- matrix(0.0,ncol=9,nrow=nrow(state_ests9))
# fill matrix column-wise by using the "predict" method of
# corresponding response model
for(i in 1:9) {
pred_resp9[,i] <- predict(fitted_hmm9@response[[i]][[1]])
}
## use MAP state estimates to extract a single time-series
## with predictions
pred_resp9[cbind(1:nrow(pred_resp9),state_ests9[,1])]