Trước tiên, hãy để tôi thừa nhận rằng tôi không rành về thống kê và toán học như tôi muốn. Một số người có thể nói có kiến thức vừa đủ để gây nguy hiểm. : DI xin lỗi nếu tôi không sử dụng thuật ngữ chính xác.
Tôi đang cố gắng mô hình hóa xác suất của một hệ thống chuyển từ trạng thái này sang trạng thái khác. Một mô hình Markov đơn giản là một khởi đầu tốt. (Tập hợp các trạng thái, tập hợp các xác suất trạng thái ban đầu, tập hợp các xác suất chuyển tiếp giữa các trạng thái.)
Tuy nhiên, hệ thống tôi đang lập mô hình phức tạp hơn thế. Xác suất chuyển tiếp dẫn đến trạng thái tại thời điểm T chắc chắn phụ thuộc vào các biến khác với trạng thái tại T-1. Ví dụ: S1 -> S2 có thể có xác suất chuyển tiếp là 40% khi mặt trời chiếu sáng, nhưng xác suất S1 -> S2 tăng lên 80% khi trời mưa.
Thông tin bổ sung từ câu hỏi của người bình luận:
- Các tiểu bang có thể quan sát được.
- Sẽ chỉ có 5-10 tiểu bang.
- Hiện tại có khoảng 30 đồng biến mà chúng tôi muốn điều tra, mặc dù mô hình cuối cùng chắc chắn sẽ có ít hơn số này.
- Một số đồng biến liên tục, số khác rời rạc.
Ba câu hỏi:
- Làm cách nào tôi có thể kết hợp các xác suất chuyển tiếp có điều kiện vào mô hình Markov của mình?
- Hoặc, có một quan điểm khác hoàn toàn mà tôi nên tiếp cận vấn đề này?
- Ngoài ra, những từ khóa / khái niệm nào tôi nên tìm kiếm trực tuyến để tìm hiểu thêm về điều này?
Tôi đã ở trên mạng để tìm kiếm những thứ như "mô hình markov với xác suất chuyển tiếp có điều kiện", nhưng cho đến nay không có gì khiến tôi phải tát vào mặt và nói: "Đây là câu trả lời của bạn, đồ ngốc!"
Cảm ơn sự giúp đỡ và kiên nhẫn của bạn.