У меня есть набор данных временного ряда, к которому я пытаюсь подогнать скрытую марковскую модель (HMM), чтобы оценить количество скрытых состояний в данных. Мой псевдокод для этого следующий:
for( i in 2 : max_number_of_states ){
...
calculate HMM with i states
...
optimal_number_of_states = "model with smallest BIC"
...
}
Теперь, в обычных регрессионных моделях BIC склоняется в пользу наиболее экономных моделей, но в случае с HMM я не уверен, что это именно то, что он делает. Кто-нибудь на самом деле знает, к какому типу HMM подходит критерий BIC? Я также могу получить AIC и значение вероятности. Поскольку я пытаюсь определить истинное общее число штатов, является ли один из этих критериев «лучше», чем другой, для этой цели?