• 제목/요약/키워드: Markov chain property

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Sensitivity of Conditions for Lumping Finite Markov Chains

  • Suh, Moon-Taek
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.111-129
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    • 1985
  • Markov chains with large transition probability matrices occur in many applications such as manpowr models. Under certain conditions the state space of a stationary discrete parameter finite Markov chain may be partitioned into subsets, each of which may be treated as a single state of a smaller chain that retains the Markov property. Such a chain is said to be 'lumpable' and the resulting lumped chain is a special case of more general functions of Markov chains. There are several reasons why one might wish to lump. First, there may be analytical benefits, including relative simplicity of the reduced model and development of a new model which inherits known or assumed strong properties of the original model (the Markov property). Second, there may be statistical benefits, such as increased robustness of the smaller chain as well as improved estimates of transition probabilities. Finally, the identification of lumps may provide new insights about the process under investigation.

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Bayesian Analysis of Binary Non-homogeneous Markov Chain with Two Different Time Dependent Structures

  • Sung, Min-Je
    • Management Science and Financial Engineering
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    • 제12권2호
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    • pp.19-35
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    • 2006
  • We use the hierarchical Bayesian approach to describe the transition probabilities of a binary nonhomogeneous Markov chain. The Markov chain is used for describing the transition behavior of emotionally disturbed children in a treatment program. The effects of covariates on transition probabilities are assessed using a logit link function. To describe the time evolution of transition probabilities, we consider two modeling strategies. The first strategy is based on the concept of exchangeabiligy, whereas the second one is based on a first order Markov property. The deviance information criterion (DIC) measure is used to compare models with two different time dependent structures. The inferences are made using the Markov chain Monte Carlo technique. The developed methodology is applied to some real data.

비정상성 Markov Chain Model을 이용한 통계학적 Downscaling 기법 개발 (Development of Statistical Downscaling Model Using Nonstationary Markov Chain)

  • 권현한;김병식
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제42권3호
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    • pp.213-225
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    • 2009
  • 기존의 정상성 Markov Chain 모형은 자료 자체의 Markov 특성만을 고려하여 모의하는 기법으로서 수자원 설계에서 여러 가지 목적으로 이용되어 지고 있다. 그러나 일강수량의 천이확률 및 매개변수 등이 과거와 일정하다는 정상성을 기본 가정으로 하기 때문에 평균의 변동성 등과 같은 외부충격을 모형에 적용할 수 없다. 이러한 관점에서 본 연구의 가장 큰 목적은 기존일강수량 모형을 외부인자를 받아들일 수 있는 모형으로 개발하는 것이다. 즉, Markov Chain 모형의 매개변수인 천이확률과 확률분포형의 매개변수 등을 연결함수(link function)를 통해 외부인자와 연동하도록 하였으며 정준상관분석을 통해 매개변수를 추정하였다. 개발된 모형을 서울지방 1961-2006년까지의 일강수량 자료를 대상으로 검증하는 절차를 가졌다. 추정된 결과를 보면 계절강수량의 특성뿐만 아니라 일강수량의 특성 또한 적절하게 모의되는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서 개발된 모형은 GCM 예측결과를 입력자료로 활용한다면 일강수계열의 장단기 모의를 위한 downscaling 기법으로 사용될 수 있다. 또한, 기후변화 시나리오가 입력자료로 이용된다면 기후변화에 따른 수자원 영향 평가를 위한 downscaling 기법으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

Improved MCMC Simulation for Low-Dimensional Multi-Modal Distributions

  • Ji, Hyunwoong;Lee, Jaewook;Kim, Namhyoung
    • Management Science and Financial Engineering
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    • 제19권2호
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    • pp.49-53
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    • 2013
  • A Markov-chain Monte Carlo sampling algorithm samples a new point around the latest sample due to the Markov property, which prevents it from sampling from multi-modal distributions since the corresponding chain often fails to search entire support of the target distribution. In this paper, to overcome this problem, mode switching scheme is applied to the conventional MCMC algorithms. The algorithm separates the reducible Markov chain into several mutually exclusive classes and use mode switching scheme to increase mixing rate. Simulation results are given to illustrate the algorithm with promising results.

DTN에서 속성 정보 변화에 따른 노드의 이동 예측 기법 (A Prediction Method using property information change in DTN)

  • 전일규;이강환
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.425-426
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    • 2016
  • 본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 노드의 속성 정보를 Markov Chain으로 분석하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동하거나 노드 간 접촉정보와 같은 추가 정보가 필요하다. 이러한 네트워크에서는 추가적인 정보가 없는 경우 노드의 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 상태로 맵핑한 후, Markov chain을 이용하여 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 메시지 전송률이 증가하고 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.

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관리도에서 Markov연쇄의 적용: 복습 및 새로운 응용 (Implementation of Markov Chain: Review and New Application)

  • 박창순
    • 응용통계연구
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    • 제24권4호
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    • pp.657-676
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    • 2011
  • 통계적 공정관리절차의 특성은 해석적 해를 얻기가 어려운 경우가 많이 있으나 Markov연쇄를 적용하면 가능한 경우가 많이 있다. 이 논문에서는 공정 통계량이 Markov특성을 따르는 경우, Markov연쇄를 생성하는 방법과 이를 이용한 공정관리 절차의 특성을 도출하는 방법에 대해 설명하고 있다. 관리도의 통계적 설계, 경제적 설계 및 변량 표본 추출비 설계 등의 특성 규명을 위한 Markov연쇄의 적용에 대한 기존의 알려진 방법을 복습하고 또한 새로운 공정관리 분야인 재조정 관리도에의 적용방법에 대한 연구결과도 보여주고 있다. 공정관리의 특성연구에서 해석적 해가 가능한 경우에도 이 과정이 복잡하여 Markov연쇄를 병행 사용하면 특성 규명이 명확해지며, 모의실험보다는 짧은 시간에 더 정밀한 결과를 얻을 수 있어 널리 이용되고 있다.

관리도에서 Markov연쇄의 적용: 복습 및 새로운 응용 (Implementation of Markov chain: Review and new application)

  • 박창순
    • 응용통계연구
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    • 제34권4호
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    • pp.537-556
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    • 2021
  • 통계적 공정관리절차의 특성은 해석적 해를 얻기가 어려운 경우가 많이 있으나 Markov연쇄를 적용하면 가능한 경우가 많이 있다. 이 논문에서는 공정 통계량이 Markov특성을 따르는 경우, Markov연쇄를 생성하는 방법과 이를 이용한 공정관리 절차의 특성을 도출하는 방법에 대해 설명하고 있다. 관리도의 통계적 설계, 경제적 설계 및 변량표본 추출비 설계 등의 특성 규명을 위한 Markov연쇄의 적용에 대한 기존의 알려진 방법을 복습하고 또한 새로운 공정관리 분야인 재조정 관리도에의 적용방법에 대한 연구결과도 보여주고 있다. 공정관리의 특성연구에서 해석적 해가 가능한 경우에도 이 과정이 복잡하여 Markov연쇄를 병행 사용하면 특성 규명이 명확해지며, 모의실험보다는 짧은 시간에 더 정밀한 결과를 얻을 수 있어 널리 이용되고 있다.

Online Parameter Estimation and Convergence Property of Dynamic Bayesian Networks

  • Cho, Hyun-Cheol;Fadali, M. Sami;Lee, Kwon-Soon
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제7권4호
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    • pp.285-294
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    • 2007
  • In this paper, we investigate a novel online estimation algorithm for dynamic Bayesian network(DBN) parameters, given as conditional probabilities. We sequentially update the parameter adjustment rule based on observation data. We apply our algorithm to two well known representations of DBNs: to a first-order Markov Chain(MC) model and to a Hidden Markov Model(HMM). A sliding window allows efficient adaptive computation in real time. We also examine the stochastic convergence and stability of the learning algorithm.

A practice on performance testing for web-based systems Hyperlink testing for web-based system

  • Chang, Wen-Kui;Ron, Shing-Kai
    • International Journal of Quality Innovation
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    • 제1권1호
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    • pp.64-74
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    • 2000
  • This paper investigates the issue of performance testing on web browsing environments. Among the typical non-functional characteristics, index of link validity will be deeply explored. A framework to certify link correctness in web site is proposed. All possible navigation paths are first formulated to represent a usage model with the Markov chain property, which is then used to generate test script file statistically. With collecting any existing failure information followed by tracing these testing browsed paths, certification analysis may be performed by applying Markov chain theory. The certification result will yield some significant information such as: test coverage, reliability measure, confidence interval, etc. The proposed mechanism may provide not only completed but also systemic methodologies to find any linking errors and other web technologies errors. Besides, an actual practice of the proposed approach to a web-based system will be demonstrated quantitatively through a certification tool.

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SOME LIMIT PROPERTIES OF RANDOM TRANSITION PROBABILITY FOR SECOND-ORDER NONHOMOGENEOUS MARKOV CHAINS ON GENERALIZED GAMBLING SYSTEM INDEXED BY A DOUBLE ROOTED TREE

  • Wang, Kangkang;Zong, Decai
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제30권3_4호
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    • pp.541-553
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    • 2012
  • In this paper, we study some limit properties of the harmonic mean of random transition probability for a second-order nonhomogeneous Markov chain on the generalized gambling system indexed by a tree by constructing a nonnegative martingale. As corollary, we obtain the property of the harmonic mean and the arithmetic mean of random transition probability for a second-order nonhomogeneous Markov chain indexed by a double root tree.