Sie können Bookmarks mittels Listen verwalten, loggen Sie sich dafür bitte in Ihr SLUB Benutzerkonto ein.
Medientyp:
E-Artikel
Titel:
Testing for two states in a hidden Markov model / Tester qu'un modèle de Markov caché ne possède que deux états
Beteiligte:
DANNEMANN, Jörn;
HOLZMANN, Hajo
Erschienen:
Statistical Society of Canada, 2008
Erschienen in:The Canadian Journal of Statistics / La Revue Canadienne de Statistique
Sprache:
Englisch
ISSN:
0319-5724
Entstehung:
Anmerkungen:
Beschreibung:
<p>The authors consider hidden Markov models (HMMs) whose latent process has m ≥ 2 states and whose state-dependent distributions arise from a general one-parameter family. They propose a test of the hypothesis m = 2. Their procedure is an extension to HMMs of the modified likelihood ratio statistic proposed by Chen, Chen & Kalbfleisch (2004) for testing two states in a finite mixture. The authors determine the asymptotic distribution of their test under the hypothesis m = 2 and investigate its finite-sample properties in a simulation study. Their test is based on inference for the marginal mixture distribution of the HMM. In order to illustrate the additional difficulties due to the dependence structure of the HMM, they show how to test general regular hypotheses on the marginal mixture of HMMs via a quasi-modified likelihood ratio. They also discuss two applications. Les auteurs s'intéressent aux modèles à chaîne de Markov cachée (CMC) dont le processus latent possède m ≥ 2 états induisant des lois issues d'une famille monoparamétrique. Ils proposent un test de l'hypothèse m = 2. Leur procédure étend au cas des CMC la statistique du rapport des vraisemblances modifié (RVM) proposée par Chen, Chen & Kalbfleisch (2004) pour tester un mélange de deux lois. Les auteurs déterminent la loi asymptotique de leur test sous l'hypothèse m = 2 et ils en étudient le comportement à taille finie par voie de simulation. Leur test exploite l'inférence concernant la structure de mélange marginale de la CMC. Pour illustrer les difficultés supplémentaires dues à la structure de dépendance de la CMC, ils montrent comment utiliser un RVM pour tester des hypothèses régulières générales sur la structure de mélange marginale d'une CMC. Ils présentent en outre deux applications.</p>