r - 模拟来自三态 HMM 模型的数据

Question

如何模拟来自以下三态 HMM 的数据：

和转移概率矩阵：

我是 HMM 的新手，只能得到三个概率分布：

mu = 10 * matrix(c(-1,0,1,0,0,1), ncol = 2, byrow = TRUE)
sf = 10 # scaling factor
sigma<-array(NA,dim=c(2,2,3))
sigma[,,1] = sf* matrix(c(1,1/2,1/2,1), nrow = 2)
sigma[,,2] = sf*matrix(c(1,-1/2,-1/2,1), nrow = 2)
sigma[,,3] = sf*matrix(c(3,0,0,1/2), nrow = 2)

library(SimDesign)
prob1<-rmvnorm(1000,mu[1,],sigma[,,1])
prob2<-rmvnorm(1000,mu[2,],sigma[,,2])
prob3<-rmvnorm(1000,mu[3,],sigma[,,3])

我认为可以使用具有预定义概率的函数样本，但我不知道如何做到这一点。任何帮助将不胜感激！

标签： rhidden-markov-modelssimulate