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有没有办法从高阶马尔可夫链生成随机样本？我使用包点击流来估计一个二阶马尔可夫链，我现在正试图从中生成一个样本。我了解如何从带有 randomClickstreams 函数的转换矩阵执行此操作，但这仅适用于一阶马尔可夫链。

这是一个可重现的示例，我们从转换矩阵生成样本，然后在样本上拟合二阶马尔可夫链：

trans_mat <- matrix(c(0, 0.2, 0.7, 0, 0.1,
                  0.2, 0, 0.5, 0, 0.3,
                  0.1, 0.1, 0.1, 0.7, 0,
                  0, 0.4, 0.2, 0.1, 0.3,
                  0, 0 , 0 , 0, 1), nrow = 5)


cls <- randomClickstreams(states = c("P1", "P2", "P3", "P4", "end"),
                          startProbabilities = c(0.5, 0.5, 0, 0, 0),
                          transitionMatrix = trans_mat,
                          meanLength = 20, n = 1000)

# fit 2nd order markov chain:
mc <- fitMarkovChain(clickstreamList = cls, order = 2,
                     control = list(optimizer = "quadratic"))

这由 2 个转换矩阵和 2 个 lambda 参数组成：

二阶马尔可夫链参数

然后我如何使用这些元素创建一个随机样本，比如 10000 次旅程？

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