usando R para estimar modelo de mezcla finita con subyacente proceso de Markov

Question

Mis disculpas si esto es más una cuestión de estadísticas de una pregunta R. Estoy intentando estimar el siguiente modelo en I.

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

donde mu_t = Mu0 si S_T = 0, mu_t = Mu1 si S_T = 1, y S_T es un proceso Markov, ya sea 0 o 1, con probabilidades de transición P (S_T = 1 | S_T-1 = 1) = p y P (S_T = 0 | S_T-1 = 0). = q

Would 'FLEXMIX' sea una biblioteca bueno utilizar para esto? Soy nuevo en este tipo de estadísticas por lo que cualquier puntero a la biblioteca correcta sería apreciada.

Gracias,

Answer 1

Esto se parece exactamente el tipo de modelo que podría fácilmente el código en Errores o Jags . Insectos / Jaguares es probablemente el enfoque flexible más a la estimación de modelos personalizados en R. Se puede mover fácilmente entre R y Jags usando R2Jags .

Si eres nuevo en los modelos bayesianos, puede tardar un poco para llegar a la velocidad.