Объяснение цепей Маркова в R: матрицы переходов и класс `markovchain`.

Описание: *Матрицы переходов и класс `markovchain` в R | Учебное пособие по цепям Маркова*

В этом видео Аарон Смит подробно рассматривает основы матриц переходов и пакета `markovchain` в R. Если вы изучаете стохастические процессы, готовитесь к курсу теории вероятностей или статистики для аспирантов или работаете с моделями Маркова в науке о данных, этот урок даст вам понятное и практическое введение.

Вы увидите, как создавать матрицы переходов с нуля, генерировать случайные стохастические матрицы, присваивать имена измерениям и создавать объекты S4 `markovchain`. В видео также демонстрируются основные операции, такие как возведение матриц в степень, проверка равенства, поглощающие состояния, стационарные состояния, переходные состояния и вероятности одношаговых переходов.


---

*Рассматриваемые темы*
Что делает матрицу переходов допустимой
Единичные, равномерные, липкие равномерные и перестановочные матрицы
Генерация случайных стохастических матриц (`spgs`, `RMAT`)
Присвоение имен строкам и столбцам в R
Создание объектов S4 `markovchain` с помощью `new()`
Умножение цепей Маркова и векторов вероятностей
Вычисление степеней матриц (например, \(P^{20}\))
Поглощающие состояния и каноническая форма
Условные распределения и стационарные состояния
Извлечение вероятностей одношаговых переходов
Общие методы: `dim()`, `names()`, `summary()`, `plot()`, `predict()`

---

*Используемые пакеты R*
`markovchain`, `spgs`, `RMAT`, `gtools`, `magrittr`

---

*Для кого предназначено это видео*
Студенты, изучающие теорию вероятностей, стохастические процессы или пространственную статистику
Специалисты по анализу данных, моделирующие последовательные или основанные на состояниях системы
Пользователи R, изучающие классы S4 и вероятностное моделирование
Все, кто хочет получить чистый, воспроизводимый рабочий процесс для цепей Маркова в R

---

*Исходный код*
Весь код, показанный в видео, включен в файл RMarkdown, использованный для создания лекции.

--

Если это видео оказалось полезным, поставьте лайк, подпишитесь на канал и поделитесь им с однокурсниками или коллегами, изучающими цепи Маркова. Впереди еще больше уроков по пространственной статистике, программированию на R и воспроизводимым рабочим процессам.