We show that the posterior distribution of parameters in a hidden Markov model with parametric emission distributions and discrete and known state space is asymptotically normal. The main novelty of our proof is that it is based on a testing condition and the sequence of test functions is obtained using an optimal transportation inequality.


翻译:我们发现,隐蔽的Markov模型中带有参数排放分布以及离散和已知的状态空间的参数的后方分布无异于现成的正常。 我们证据的主要新颖之处在于它是基于测试条件,测试功能的顺序是利用最佳运输不平等获得的。

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隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。 其是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的(隐藏的)的状态的统计马尔可夫模型。
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