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時変バイアスでバイアスされたコインをモデル化する方法は？
バイアスコインのモデルには、通常、1つのパラメーターます。一連の描画からを推定する1つの方法は、ベータ事前分布を使用し、二項尤度で事後分布を計算することです。θθ = P（頭| θ ）θ=P(Head|θ)\theta = P(\text{Head} | \theta)θθ\theta 私の設定では、奇妙な物理的プロセスのために、私のコインのプロパティはゆっくりと変化し、は時間関数になります。私のデータは、順序付けられた描画のセット、つまりです。私は、離散的で通常の時間グリッドでは、ごとに1つのドローしかないと考えることができます。T { H 、T 、H 、H 、H 、T 、。。。} tθθ\thetattt{ H、T、H、H、H、T、。。。}{H,T,H,H,H,T,...}\{H,T,H,H,H,T,...\}ttt これをどのようにモデル化しますか？私は、隠れた変数があるという事実に適応し、二項尤度を維持するカルマンフィルターのようなものを考えています。推論を扱いやすくするために、をモデル化するために何を使用できますか？P （θ （T + 1 ）| θ （T ））θθ\thetaP（θ （t + 1 ）| θ （t ））P(θ(t+1)|θ(t))P(\theta(t+1)|\theta(t)) 次の回答を編集してください（ありがとう！）：HMMまたはカルマンフィルターで行われるように、を次数1のマルコフ連鎖としてモデル化したいと思います。私ができる唯一の仮定は、が滑らかであることです。私はをで小さなガウスノイズ（カルマンフィルターのアイデア）と書くことができますが、これはままにする必要があります。@J Davのアイデアに従って、プロビット関数を使用して実際の線をにマッピングすることができますが、これは非分析的な解決策を与えるという直感があります。平均ベータ分布θ （T ）P （θ （T + 1 ）| θ （T ））= θ （T …