我目前正在尝试为“营销多渠道归因”建模。我遇到的所有文章和软件包都使用特殊的“开始”状态，
对于给定数量的州，我正在建立一个马尔可夫模型，其观测值相对较少。
除了同类队列方法以外，还有
在我自己的数据集上遵循<a href="https://cran.r-project.org/web/packages/CARBayes/vignettes/CARBayes.pdf" rel="nofollow noreferr
考虑有向概率图，其中有四个顶点（0、1、2、3），由以下邻接矩阵P表示：
<pre><code>[1/3, 1/3, 0, 1/3]
[
我正在尝试在R中建立边际模型，以估计像第4.1章中写成<a href="http://przyrbwn.icm.edu.pl/APP/PDF/121/a121z2bp08.pdf"
我最近正在制作或实际上复制了此视频中的马尔可夫链。
运行此程序时，我遇到了各种各样的字符串错
<strong>代码：</strong>
<pre><code>df_paths = df.groupby('cookie')['channel'].aggregate(
lambda x: x.unique(
假定我使用<a href="https://graphframes.github.io/graphframes/docs/_site/index.html" rel="nofollow noreferrer">GraphFrames</a>来构
我是Python随机数生成的新手。
我了解马尔可夫链的概念，但是无法将其转换为有用的代码：
<pre
我想模拟一个马尔可夫链；但是，在运行“ for”后，我收到<em>概率不正确</em>的警告。我不知道为什么
我的问题与使用马尔可夫链蒙特卡洛方法（MCMC）的一维Ising模型的Python编码有关。
我有以下哈密顿
我有一个使用字典的转换矩阵
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>{'hex1': {'hex2': 1.0},
'
有一些背景知识-我是一位精通Python的精算师。为此，我试图将一些我通常在Excel中制作的模型转移到Pytho
使用单个人的时间序列数据，我可以计算出一阶概率转移矩阵即library(markovchain)并计算其密度即library(stat
我想使用 python 使用给定的转移矩阵生成马尔可夫链的实现
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>import
以下问题：我有一个来自图表的转换矩阵。我为给定顶点的每条边分配了一个转移概率 <code>p: 1/number_oute
我是数据分析的初学者，面对一些 MCMC 链。现在，我正在尝试使用 MCMC 链通过 GetDist 绘制一些图形。所
我在 R 中有代码，模拟马尔可夫链
<pre><code>P = matrix(c(0,1,0,.2,0,.8,.1,.3,.6),nrow=3,byrow=T)
n = 10000
x = numeric(n
这是用 Python 编写的。
我想在我的计算器上用大约 75 行代码编写一个简单的马尔可夫链。我唯一能
我正在尝试使用 r 中的 depmix S4 包来对股票价格变动进行分类（1 表示上涨，0 表示下跌）。我的数据的
