использование R для оценки модели конечной смеси с марковским процессом

Question

Приношу свои извинения, если это больше вопрос статистики, чем вопрос R. Я пытаюсь оценить следующую модель в R.

y_t = mu0 (1 - S_t) + mu1 S_t + e_t e_t ~ N (0, sigma_t ^ 2) sigma_t ^ 2 = sigma_0 ^ 2 (1 - S_t) + sigma_1 ^ 2 S_t

где mu_t = mu0, если S_t = 0, mu_t = mu1, если S_t = 1, и S_t - марковский процесс, 0 или 1, с вероятностями перехода P (S_t = 1 | S_t-1 = 1) = p P (S_t = 0 | S_t-1 = 0) = q.

Будет ли 'flexmix' хорошей библиотекой для этого? Я новичок в этом виде статистики, поэтому любой указатель на правильную библиотеку будет оценен.

Спасибо

Answer 1

Это похоже на тип модели, которую вы могли бы легко кодировать в Баг или Джаг . Bugs / Jags, вероятно, является наиболее гибким подходом к оценке пользовательских моделей в R. Вы можете легко перемещаться между R и Jags, используя R2Jags .

Если вы новичок в байесовских моделях, может потребоваться некоторое время, чтобы набрать скорость.