贾里德·奥康奈尔;托格森，弗雷德·艾克曼;尼古拉斯·弗里根斯（Nicolas C.Friggens）。;彼得·勒文达尔;瑟伦·Höjsgaard 使用隐藏的半马尔可夫模型结合牛活动和孕酮测量。 （英语） Zbl 1306.62318号 《农业杂志》。生物与环境。斯达。 16，第1期，第1-16页（2011年）. 小结：大量奶牛可获得每小时计步器计数和不定期测量的孕酮激素浓度。为了监测牛的繁殖状态，将一个隐藏的半马尔可夫模型应用于该双变量时间序列数据。特别是，对识别发情的能力进行了调查，因为这对农场管理非常重要。孕酮浓度是一种比计步器计数更准确但更昂贵的方法，我们评估了包含此变量的模型的附加效益。由此产生的模型在生物学上是合理的，但很难验证。我们利用一些辅助数据来演示模型的性能。 MSC公司： 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 关键词：奶牛;EM-算法;发情检测;在线数据;流式数据;时间序列 软件：百万平方米;R（右） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛J.O'Connell｝等人，J.Agric。生物与环境。Stat.16，No.1，1--16（2011；Zbl 1306.62318） 全文： 内政部 哈尔 参考文献： [1] Ball，P.J.H.和Peters，A.R.（2004），《牛的繁殖》（第三版），牛津：布莱克威尔出版社。 [2] Baum，L.、Petrie，T.、Soules，G.和Weiss，N.（1970），“马尔可夫链概率函数统计分析中出现的最大化技术”，《数理统计年鉴》，41，164-171·Zbl 0188.49603号 ·doi:10.1214/aoms/1177697196 [3] Choi，S.和Wette，R.（1969），“伽马分布参数及其偏差的最大似然估计”，《技术计量学》，第11期，第683–690页·Zbl 0183.48003号 ·doi:10.1080/00401706.1969.10490731 [4] Dempster，A.、Laird，N.和Rubin，D.（1977），“通过EM算法从不完整数据中获得最大似然”，《皇家统计学会杂志》。B系列（方法论），39，1-38·Zbl 0364.62022号 [5] Ferguson，J.（1980），隐马尔可夫分析：引言，言语的隐马尔可夫模型。 [6] Firk，R.、Stamer，E.、Junge，W.和Krieter，J.（2002），“奶牛发情检测自动化：综述”，《畜牧生产科学》，第75、219–232页·doi:10.1016/S0301-6226（01）00323-2 [7] Forney，G.Jr.（1973），“维特比算法”，《IEEE学报》，61268-278·doi:10.1109/PROC.1973.9030 [8] Friggens，N.C.和Lövendahl，P.（2008），《奶牛生育能力的潜力：内联孕酮和活性测量》，载于《奶牛生育率：弥合差距》，英国动物科学学会，编辑N.C.Friggins，M.D.Royal，R.Smith，剑桥大学出版社，剑桥，第72-78页。 [9] Friggens，N.C.、Bjerring，M.、Ridder，C.、Höjsgaard，S.和Larsen，T.（2008年），“使用乳孕酮测量改进奶牛繁殖状态检测”，家畜繁殖，43，113–121·doi:10.1111/j.1439-0531.2008.01150.x [10] Guédon，Y.（2003），“从离散序列估计隐藏的半马尔科夫链”，《计算与应用杂志》；图形统计，12604–639·doi:10.1198/1061860032030 [11] Holt，C.（1957），“通过指数加权移动平均值预测趋势和季节”，ONR备忘录，52。 [12] Hughes，J.、Guttorp，P.和Charles，S.（1999），“降水发生的非均匀隐马尔可夫模型”，《皇家统计学会期刊》（C辑）：应用统计学，48，15-30·Zbl 0920.62141号 ·doi:10.1111/1467-9876.00136 [13] Jonsson，R.、Bjorgvinsson，T.、Blanke，M.、Poulsen，N.、Höjsgaard，S.和Munksgaard，L.（2008），“使用似然比测试检测奶牛发情”，国际自动控制联合会，658–663。 [14] Krogh，A.、Mian，I.和Haussler，D.（1994），“在大肠杆菌DNA中发现基因的隐马尔可夫模型”，核酸研究，22，4768–4778·doi:10.1093/nar/22.22.4768 [15] Meyer，D.（2002），“朴素的时间序列预测方法”，R News，2，7–10。 [16] O'Connell，J.和Højsgaard，S.（2009a，提交），“多观测序列的隐半马尔可夫模型——R的MHSMM包”，统计软件杂志。 [17] O'Connell，J.和Höjsgaard，S.（2009b），“MHSMM：多观测序列数据的隐马尔可夫和半马尔可夫模型的参数估计和预测”http://cran.r-project.org/web/packages/mhsmm/index.html . R包版本0.3.0。 [18] R开发核心团队（2008），R：统计计算的语言和环境，维也纳：R统计计算基金会。国际标准图书编号（ISBN）3-900051-07-0。 [19] Rabiner，L.（1989），“语音识别中的隐马尔可夫模型和选定应用教程”，《IEEE学报》，77，257–286·数字对象标识代码：10.1109/5.18626 [20] Roelofs，J.，van Eerdenburg，F.，Soede，N.和Kemp，B.（2005），“奶牛发情的各种行为迹象及其与排卵时间的关系”，Theriogenology，631366-1377·doi:10.1016/j.theriogenology.2004.07.009 [21] Sansom，J.和Thomson，P.（2001），“将隐藏的半马尔可夫模型拟合到断点降雨量数据”，《应用概率杂志》，38，142–157·Zbl 1008.62110号 ·doi:10.1239/jap/1085496598 [22] Winter，P.（1959），“用指数加权移动平均值预测销售额”，《管理科学》，第6324-342页·Zbl 0995.90562号 ·doi:10.1287/mnsc.6.3.324 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。