Знаходження коефіцієнтів лінійної комбінації ергодичних Марковських ланцюгів
DOI:
https://doi.org/10.24144/2616-7700.2026.48(1).47-51Ключові слова:
ланцюги маркова, ергодична теорема, суміш ланцюгів маркова, граничний розподілАнотація
Дана стаття зосереджена на дослідженні лінійної залежності ергодичних ланцюгів Маркова. Розглядається часовий ряд, який може бути розглянутий як ланцюг Маркова. Досліджується методологія зображення цього ланцюга як суміш, лінійну комбінацію, довільних ергодичних Марковських ланцюгів. Також, розглянуто приклад знаходження коефіцієнтів лінійної комбінації на реальних даних.
Посилання
- Miles, C. E., & Webber, R. J. (2024). Dynamical mixture modeling with fast, automatic determination of Markov.
- Bao, J., Zhu, M., Li, Y., & Wang, S. (2024). Representation and de-interleaving of mixtures of hidden Markov processes.
- Fitzpatrick, M., & Stewart, M. I. (2021). Asymptotics for Markov chain mixture detection. Econometrics & Statistics, 22, 56–66.
- Du Roy de Chaumaray, M., Marbac, M., & Navarro, F. (2020). Mixture of hidden Markov models for accelerometer data. The Annals of Applied Statistics, 14(4), 1834–1855.
- Vidotto, D., Vermunt, J. K., & Van Deun, K. (2020). Multiple imputation of longitudinal categorical data through Bayesian mixture latent Markov models. Journal of Applied Statistics, 47(10), 1720–1738.
- Norris, J. R. (1998). Markov Chains. Cambridge University Press, pp. 52–57.
- Walters, P. (2000). An Introduction to Ergodic Theory. Springer, pp. 53–62.
- Byrd, R. H., Lu, P., Nocedal, J., & Zhu, C. (1995). A subspace, interior, and conjugate gradient method for large-scale bound-constrained minimization problems. Mathematical Programming, 73(1), 247–269. https://doi.org/10.1137/S1064827595289108
- Onyshchak, O. (2020). Stock market dataset, version 2. https://doi.org/10.34740/kaggle/dsv/1054465
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Я. І. Єлейко, А. Ю. Дребот

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
