Rで遷移行列（マルコフ）を計算する

R（組み込み関数）に一連の観測からマルコフ連鎖の遷移行列を計算する方法はありますか？

たとえば、次のようなデータセットを取得して、一次遷移行列を計算しますか？

dat<-data.frame(replicate(20,sample(c("A", "B", "C","D"), size = 100, replace=TRUE)))

「組み込み」関数（たとえば、in baseまたは類似）をすぐには知りませんが、数行のコードでこれを非常に簡単かつ効率的に行うことができます。

入力として行列（データフレームではない）を受け取り、遷移カウント（prob=FALSE）またはデフォルト（prob=TRUE）で推定遷移確率を生成する関数を次に示します。

# Function to calculate first-order Markov transition matrix.
# Each *row* corresponds to a single run of the Markov chain
trans.matrix <- function(X, prob=T)
{
    tt <- table( c(X[,-ncol(X)]), c(X[,-1]) )
    if(prob) tt <- tt / rowSums(tt)
    tt
}

データフレームで呼び出す必要がある場合は、いつでも行うことができます

trans.matrix(as.matrix(dat))

サードパーティのパッケージを探している場合は、RseekまたはR検索サイトが追加のリソースを提供する場合があります。

markovchainS4プログラミングスタイルに基づいて、新しいRパッケージをアップロードしました。S4 markovchainオブジェクトを処理するためのさまざまなメソッドとともに、状態のシーケンスからマルコフチェーンに適合する関数が含まれています。見て：

library(markovchain) 
sequence <- c("a", "b", "a", "a", "a", "a", "b", "a", "b", "a", 
              "b", "a", "a", "b", "b", "b", "a")
mcFit <- markovchainFit(data=sequence)

助けになるかもしれません。