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简·布拉（编辑）；罗兰·兰洛克（编辑）；安东尼奥·马鲁蒂（编辑）

客座编辑对“隐马尔可夫模型：理论和应用”专题的介绍。 （英语） 兹比尔1476.00063

Metron公司 77，第2号，63-66（2019）。
本文简介：本期专题的目的是强调与HMM（隐马尔可夫模型）相关的统计研究的几个当前方向，既涉及新的模型公式和估计方法，也涉及创新类型的应用

MSC公司：

00B15号机组 杂项特定利益物品的收集
62-06 与统计有关的会议记录、会议记录、收集等
2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型

软件：

LMest（最小）；动量HMM；countHMM（计数HMM）；希登·马尔科夫；移动HMM；depmixS4公司；毫秒
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Bulla}（编辑）等人，《都市》77，第2期，第63-66页（2019年；Zbl 1476.00063）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Adam，T.：countHMM：计数时间序列的灵活隐马尔可夫模型的惩罚估计，R包版本0.1.0。https://CRAN.R-project.org/package=countHMM (2019)
[2] Adam，T.，Langrock，R.，Weiß，C.H.：计数时间序列的灵活隐马尔可夫模型的惩罚估计。麦德龙（2019）。https://doi.org/10.1007/s40300-019-00153-6 ·Zbl 1427.62091号
[3] Amoros，R.、King，R.，Toyoda，H.、Kumada，T.、Johnson，P.J.、Bird，T.G.：使用血清生物标记物进行癌症监测的连续时间隐马尔可夫模型，并应用于肝细胞癌。麦德龙（2019）。https://doi.org/10.1007/s40300-019-00151-8 ·Zbl 1427.62126号
[4] Bartolucci，F.，Pandolfi，S.，Pennoni，F.：LMest：纵向分类数据潜在马尔可夫模型的R包。J.统计软件。81(4), 1-38 (2017) ·doi:10.18637/jss.v081.i04
[5] Bebbington，M.：使用隐马尔可夫模型识别火山机制。地球物理学。《国际期刊》171（2），921-942（2007）·doi:10.1111/j.1365-246X.2007.03559.x
[6] Chiappa，S.，Paquet，U.：动态与像素的无监督分离。麦德龙（2019）。https://doi.org/10.1007/s40300-019-00155-4 ·Zbl 1427.62056号
[7] 科尔，D.：隐马尔可夫模型中的参数冗余和可识别性。麦德龙（2019）。https://doi.org/10.1007/s40300-019-00156-3 ·Zbl 1427.62092号
[8] DeRuiter，S.L.、Langrock，R.、Skirbutas，T.、Goldbogen，J.A.、Calambokidis，J.、Friedlaender，A.S.、Southall，B.L.：蓝鲸行为和声音暴露反应的多元混合隐马尔可夫模型。附录申请。统计11（1），362-392（2017）·Zbl 1366.62211号 ·doi:10.1214/16-AOAS1008
[9] Eddy，S.R.：轮廓隐马尔可夫模型。生物信息学14（9），755-763（1998）·doi:10.1093/bioinformatics/14.9.755
[10] Harte，D.：HiddenMarkov：隐藏Markov模型，R包版本1.8-11。https://CRAN.R-project.org/package=HiddenMarkov (2017)
[11] Jackson，C.H.：面板数据的多状态模型：R.J.Stat.Softw的msm包。38(8), 1-29 (2011) ·doi:10.18637/jss.v038.i08
[12] Langrock，R.，Swihart，B.J.，Caffe，B.S.，Crainiceanu，C.M.，Punjabi，N.M.：结合隐马尔可夫模型比较多个睡眠脑电图的动力学。《统计医学》32（19），3342-3356（2013）·doi:10.1002/sim.5747
[13] Lember，J.，Gasbara，D.，Koloydenko，A.，Kuljus，K.：贝叶斯隐马尔可夫模型中维特比路径的估计。麦德龙（2019）。https://doi.org/10.1007/s40300-019-00152-7 ·Zbl 1427.62093号
[14] Maruotti，A.，Bulla，J.，Mark，T.：评估营销活动对客户行为的影响：动态聚类方法。麦德龙77（1），19-42（2019）·Zbl 1427.62094号 ·doi:10.1007/s40300-019-00150-9
[15] McClintock，B.T.，Michelot，T.：momentuHMM:R软件包，用于动物运动的广义隐马尔可夫模型。方法经济学。进化。9(6), 1518-1530 (2018) ·doi:10.1111/2041-210X.12995
[16] Michelot，T.，Langrock，R.，Patterson，T.A.：moveHMM：使用隐马尔可夫模型对动物运动数据进行统计建模的R包。方法经济学。进化。7（11），1308-1315（2016）·doi:10.1111/2041-210X.12578
[17] Rydén，T.、Teräsvirta，T.和Au sbrink，S.：每日收益序列的风格化事实和隐藏马尔可夫模型。J.应用。经济。13(3), 217-244 (1998) ·doi:10.1002/（SICI）1099-1255（199805/06）13:3<217:：AID-JAE476>3.0.CO；2伏
[18] Scott，S.L.：隐马尔可夫模型的贝叶斯方法：21世纪的递归计算。《美国统计协会期刊》97（457），337-351（2002）·Zbl 1073.65503号 ·doi:10.1198/016214502753479464
[19] Visser，I.：关于隐马尔可夫模型需要记住的七件事：关于时间序列的马尔柯夫模型的教程。数学杂志。精神病。55(6), 403-415 (2011) ·Zbl 1229.62128号 ·doi:10.1016/j.jmp.2011.08.002
[20] Visser，I.，Speekenbrink，M.：depmixS4：隐藏马尔可夫模型的R包。J.统计软件。36(7), 1-21 (2010) ·doi:10.18637/jss.v036.i07
[21] Zucchini，W.，MacDonald，I.L.，Langrock，R.：时间序列的隐马尔可夫模型——使用R的介绍，第2版。查普曼和霍尔/CRC，博卡拉顿（2016）·Zbl 1362.62005年
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