Скрытая марковская модель в R - Предсказывает следующее наблюдение с RHmm

Question

Это мое первое сообщение в StackOverflow, и я мог бы немного помочь ... Прошу простить меня, если я не буду следовать правильным протоколам проводки.

В StackOverflow есть еще один пример, из-за которого я сильно отлаживаю свою работу, но я не могу понять, как адаптировать код. Самое главное, я смотрю на решение поставленного вопроса.

Вот ссылка:

Getting the next observation from a HMM gaussian mixture distribution

Некоторые фона:

RHmm - версия 2.1.0 скачать с R Forge.

RStudio - 0.98.953

R - 3.0.2 32 бит

Я пытаюсь выяснить следующие проблемы с моим кодом:

1. Как внести изменения в решение из приведенной выше ссылки (предсказание следующего наблюдения) для работы с моей моделью Баума-Уэлша? Пример. hm_model < - HMMFit (набл = TWII_Train, nStates = 5)

2. R/RStudio сеанс прерывается при запуске версии Baum-Welch из hm_model < - HMMFit (набл = TWII_Train, дис = "СМЕСЬ", nStates = 5, nMixt = 4). Можете ли вы воссоздать ошибку и предложить обходное решение?

Вот мой R код:

library(quantmod) 

library(RHmm) 

getSymbols("^TWII") 

TWII_Subset <- window(TWII, start=as.Date("2012-01-01"), end = as.Date("2013-04-01")) 

TWII_Train <- cbind(TWII_Subset$TWII.Close - TWII_Subset$TWII.Open, 
        TWII_Subset$TWII.Volume) 


hm_model <- HMMFit(obs=TWII_Train, nStates=5) 

VitPath <- viterbi(hm_model, TWII_Train) 

Answer 1

Я не являюсь пользователем этого пакета, и это не совсем ответ, но комментарий не затемнять некоторые структуры. Оказывается, что «доля» значение вашей модели отсутствует (так структуры различны «Средний» значение выглядит следующим образом:.

$ mean :List of 5 
    ..$ : num [1:2] 6.72 3.34e+06 
    ..$ : num [1:2] -12.4 2420174.5 
    ..$ : num [1:2] -2.4 1832546.5 
    ..$ : num [1:2] -10.4 1432636.1 
    ..$ : num [1:2] 5.02 1.96e+06 

Я также подозреваю, что вы должны использовать 2 и 5, а не 4 . и 5 для т и п Посмотрите на остальные модели с:.

str(hm_model)