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多级隐马尔可夫模型研究新进展

多级隐马尔可夫模型研究新进展
📅 发布时间:2026/6/18 19:24:06
本文介绍了两篇关于多级隐马尔可夫模型的新预印本,详细讲解了其在心理学时间序列数据分析中的应用,包括模型设定、估计、选择与解释,并提供了一个基于真实数据集的完整可重复教程。

两篇关于多级隐马尔可夫模型的新预印本

隐马尔可夫模型(HMMs)是捕捉在潜在状态之间切换的心理过程复杂行为的强大模型。例如,双相情感障碍中的躁狂和抑郁状态、成瘾中观察到的恢复和复发状态,以及重度抑郁症中的“正常”和“抑郁”情绪状态。除了从经验上检测与不同主观体验相关的潜在情绪/行为状态外,隐马尔可夫模型还模拟了随着时间的推移在不同潜在状态之间切换的倾向。例如,推断从一个时刻到下一个时刻保持抑郁状态或切换到躁狂状态的概率。这是通常使用的模型(例如自回归模型)无法做到的。

埃姆克·阿尔茨和我本人有两篇关于多级隐马尔可夫模型的新预印本:在第一篇中,我们提供了多级隐马尔可夫模型的温和介绍,并基于EMA情绪时间序列数据集,提供了关于模型设定、估计、选择和解释的完全可重复教程。在第二篇中,我们进行了广泛的模拟研究,以评估现有软件是否按预期工作,以及多级隐马尔可夫模型在心理学典型时间序列设计中可以估计得如何。

相关链接:

  • 第一份预印本:[某中心开放科学框架链接]
  • 第二份预印本:[某中心开放科学框架链接]
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