多于 2 个状态的马尔可夫转换模型 MSwM
Markov Switching Model MSwM with more than 2 states
有没有人尝试过 运行 马尔可夫切换模型 'MSwM' 并设置了 2 个以上的机制？三个好像不行
数据（r_t）
[1] 0.0000000000 -0.0101170400 -0.0016032060 -0.0071256520 0.0007075710 -0.0021212120 0.0021257210 -0.0013131310 -0.0003034290 -0.0014164310 0.0026342450 0.0014147130
[13] 0.0039354190 -0.0019097400 -0.0018126890 -0.0015133170 -0.0059614020 -0.0055905670 0.0049064700 -0.0009663310 0.0000509087 -0.0146609650 0.0007232900 -0.0010325250
[25] 0.0043410850 -0.0027271790 0.0031474120 0.0004114800 -0.0002056560 -0.0016455830 0.0044297930 -0.0138461540 0.0017680710 0.0021802330 -0.0063203150 -0.0039605960
[37] -0.0036633870 -0.0042021220 0.0033231350 -0.0078334470 -0.0027554050 -0.0010626990 -0.0079787230 -0.0007506700 -0.0004561060 0.0008857870 -0.0026818280 -0.0034419710
[49] 0.0012951970 -0.0012935220 -0.0024284940 -0.0154179060 0.0032967030 0.0029572840 0.0160532930 0.0049441100 0.0033689840 -0.0026115230 0.0023511810 0.0021324230
[61] -0.0034046180 0.0002135160 0.0001601020 0.0020809990 -0.0115015970 -0.0068950660 0.0070514210 -0.0066788750 -0.0012471530 0.0017916280 -0.0028181230 0.0039130430
[73] 0.0015158080 0.0000000000 0.0023243240 -0.0023189340 0.0019459460 -0.0002157960 -0.0014569390 -0.0056741420 0.0054347830 -0.0054054050 0.0010869570 0.0014115090
[85] 0.0018432180 -0.0064935060 0.0032679740 0.0043431050 -0.0008648650 -0.0011902190 0.0021666130 -0.0055129180 0.0000000000 0.0000000000 -0.0367391300 -0.0230196340
[97] -0.0600600600 0.0788891620 0.0127562640 -0.0008996850
代码
model=glm(r_t ~ 1)
mod = msmFit(model, k = 3, p = 1, sw = rep(TRUE, 3))
错误信息
Error in std[i] = summary(mod1)$sigma : replacement has length zero
这与州数无关。 msmFit(model, k = 2, p = 1, sw = rep(TRUE, 3)) 也不行。
这里的问题是msmFit使用了错误的方法。使用 lm 对象的方法而不是 glm 的方法，因为 class(model) 是 c("glm", "lm")。
解决问题的最简单方法是使用 lm 而不是 glm。
或者，如果您更喜欢 glm 方法，您可以显式调用它：
msmFit.glm <- selectMethod(msmFit, c("glm","numeric","logical","ANY","missing","ANY"))
mod = msmFit.glm(model, k = 3, p = 1, sw = rep(TRUE, 2))
请注意 glm 和 lm 方法非常不同！有关详细信息，请参阅 ?"MSM.lm-class" 和 ?"MSM.glm-class"。
有没有人尝试过 运行 马尔可夫切换模型 'MSwM' 并设置了 2 个以上的机制？三个好像不行
数据（r_t）
[1] 0.0000000000 -0.0101170400 -0.0016032060 -0.0071256520 0.0007075710 -0.0021212120 0.0021257210 -0.0013131310 -0.0003034290 -0.0014164310 0.0026342450 0.0014147130
[13] 0.0039354190 -0.0019097400 -0.0018126890 -0.0015133170 -0.0059614020 -0.0055905670 0.0049064700 -0.0009663310 0.0000509087 -0.0146609650 0.0007232900 -0.0010325250
[25] 0.0043410850 -0.0027271790 0.0031474120 0.0004114800 -0.0002056560 -0.0016455830 0.0044297930 -0.0138461540 0.0017680710 0.0021802330 -0.0063203150 -0.0039605960
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[97] -0.0600600600 0.0788891620 0.0127562640 -0.0008996850
代码
model=glm(r_t ~ 1)
mod = msmFit(model, k = 3, p = 1, sw = rep(TRUE, 3))
错误信息
Error in std[i] = summary(mod1)$sigma : replacement has length zero
这与州数无关。 msmFit(model, k = 2, p = 1, sw = rep(TRUE, 3)) 也不行。
这里的问题是msmFit使用了错误的方法。使用 lm 对象的方法而不是 glm 的方法，因为 class(model) 是 c("glm", "lm")。
解决问题的最简单方法是使用 lm 而不是 glm。
或者，如果您更喜欢 glm 方法，您可以显式调用它：
msmFit.glm <- selectMethod(msmFit, c("glm","numeric","logical","ANY","missing","ANY"))
mod = msmFit.glm(model, k = 3, p = 1, sw = rep(TRUE, 2))
请注意 glm 和 lm 方法非常不同！有关详细信息，请参阅 ?"MSM.lm-class" 和 ?"MSM.glm-class"。