Autoregressiivsed peidetud Markovi mudelid

Autor: Läänemets, Hanna
Přispěvatelé: Möls, Märt, juhendaja, Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond, Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Jazyk: estonština
Rok vydání: 2017
Předmět:
Popis: 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.
Databáze: OpenAIRE