Applied Statistics and Data Mining

markovchainパッケージは、離散状態離散時間マルコフ過程(通称は離散マルコフ過程、あるいはマルコフ連鎖)をRで扱うのに便利な機能を提供する。以下の説明は、https://cran.r-project.org/web/packages/markovchain/vignettes/an_introduction_to_markovchain_package.pdfに基づいている。

• An introduction to Markov chains using R
• Markov chain analysis with R
• Crash introduction
• An introduction

マルコフ過程に基づいて現象の性質を明らかにしたり、未来の時点のおける状態の確率分布を推定することなどを、マルコフ解析という。

マルコフ解析に必要なものは、現在の状態もしくは初期の状態と、対象の状態遷移行列である。

• 状態
• 状態遷移行列

天気の移り変わりを例に説明を進める。

weatherStates <- c("sunny", "cloudy", "rain")

byRow <- TRUE

 weatherMatrix <- matrix(data = c(0.70, 0.2, 0.1,
 0.3, 0.4, 0.3,
 0.2, 0.45, 0.35), byrow = byRow, nrow = 3,
 dimnames = list(weatherStates, weatherStates))

mcWeather <- new("markovchain", states = weatherStates, byrow = byRow,
 transitionMatrix = weatherMatrix, name = "Weather")

mcList <- new("markovchainList", markovchains = list(mcWeather, defaultMc),
 name = "A list of Markov chains")

as Operator to convert markovchain objects into data.frame and table object.|