Autoregressiivsed peidetud Markovi mudelid

Kuupäev

2017

Ajakirja pealkiri

Ajakirja ISSN

Köite pealkiri

Kirjastaja

Tartu Ülikool

Abstrakt

Käesoleva magistritöö eesmärk on tutvustada tavalise peidetud Markovi mudeli ning autoregressiivse peidetud Markovi mudeli hindamise meetodeid ning võrrelda nende sobivust juhul, kui vaatluste sõltuvust ei tingi mitte ainult peidetud Markovi ahel. Töö esimeses kahes peatükis antakse ülevaade peidetud Markovi mudelist ning autoregressiivsest peidetud Markovi mudelist ning nende hindamise meetoditest. Töö kolmandas peatükis võrreldakse simulatsioonide abil, kuidas käituvad need meetodid juhul, kui tegu on andmetega, mis tegelikult vastavad mingile autoregressiivsele peidetud Markovi mudelile. Lisaks tehakse läbi näide meetodite töötamise kohta teise põlvkonna sekveneerimisandmetel.

Kirjeldus

Märksõnad

juhuslikud protsessid, Markovi ahelad, autoregressioonimudelid, stochastic processes, Markov chains, autoregressive models

Viide