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hmmestimate

Las estimaciones de parámetros del modelo de Markov oculto de emisiones y Estados

Sintaxis

[TRANS,EMIS] = hmmestimate(seq,states)
hmmestimate(...,'Symbols',SYMBOLS)
hmmestimate(...,'Statenames',STATENAMES)
hmmestimate(...,'Pseudoemissions',PSEUDOE)
hmmestimate(...,'Pseudotransitions',PSEUDOTR)

Descripción

[TRANS,EMIS] = hmmestimate(seq,states) calcula la estimación de máxima verosimilitud de la transición, y la emisión,, probabilidades de un modelo de Markov oculto para la secuencia, con Estados conocidos,.TRANSEMISseqEstados

hmmestimate(...,'Symbols',SYMBOLS) especifica los símbolos que se emiten. puede ser una matriz numérica, una matriz de cadenas o una matriz de celdas de los nombres de los símbolos.SYMBOLS Los símbolos predeterminados son los enteros 1 a N, donde N es el número de posibles emisiones.

hmmestimate(...,'Statenames',STATENAMES) especifica los nombres de los Estados. puede ser una matriz numérica, una matriz de cadenas o una matriz de celdas de los nombres de los Estados.STATENAMES Los nombres de estado predeterminados son 1 a través, donde es el número de Estados.MM

hmmestimate(...,'Pseudoemissions',PSEUDOE) especifica los valores de emisión de pseudorecuento en la matriz.PSEUDOE Utilice este argumento para evitar estimaciones de probabilidad cero para las emisiones con una probabilidad muy baja que podrían no estar representadas en la secuencia de muestra. debe ser una matriz de tamaño por-, donde es el número de Estados en el modelo oculto de Markov y es el número de posibles emisiones.PSEUDOEmnmn Si el ik emisión no se produce en, se puede establecer para ser un número positivo que representa una estimación del número esperado de tales emisiones en la secuencia.seqPSEUDOE(i,k)seq

hmmestimate(...,'Pseudotransitions',PSEUDOTR) especifica los valores de transición de pseudocount. Puede usar este argumento para evitar estimaciones de probabilidad cero para las transiciones con una probabilidad muy baja que podrían no estar representadas en la secuencia de ejemplo. debe ser una matriz de tamaño por-, donde es el número de Estados en el modelo de Markov oculto.PSEUDOTRmmm Si el ij transición no se produce en, puede establecer para ser un número positivo que representa una estimación del número esperado de dichas transiciones en la secuencia.EstadosPSEUDOTR(i,j)Estados

Pseudotransiciones y Pseudoemisiones

Si la probabilidad de una transición o emisión específica es muy baja, es posible que la transición nunca se produzca en la secuencia o que la emisión no se produzca nunca en la secuencia.Estadosseq En cualquier caso, el algoritmo devuelve una probabilidad de 0 para la transición o emisión dada en o.TRANSEMIS Puede compensar la ausencia de transición con los argumentos y.'Pseudotransitions''Pseudoemissions' La forma más sencilla de hacerlo es establecer la entrada correspondiente de o a.PSEUDOEPSEUDOTR1 Por ejemplo, si la transición ij no se produce en, Set.EstadosPSEUDOTR(i,j) = 1 Esto obliga a ser positivo.TRANS(i,j) Si tiene una estimación para el número esperado de transiciones ij en una secuencia de la misma longitud que, y el número real de transicionesEstados ij que ocurren es sustancialmente menor que lo que esperas, puedes establecer el número esperado.seqPSEUDOTR(i,j) Esto aumenta el valor de.TRANS(i,j) Para las transiciones que ocurren en los Estados con la frecuencia esperada, fije la entrada correspondiente de a, que no aumenta la entrada correspondiente de.PSEUDOTR0TRANS

Si no conoce la secuencia de Estados, utilice para estimar los parámetros del modelo.hmmtrain

Ejemplos

trans = [0.95,0.05; 0.10,0.90]; emis = [1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6;    1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/2];  [seq,states] = hmmgenerate(1000,trans,emis); [estimateTR,estimateE] = hmmestimate(seq,states);

Referencias

[1] Durbin, R., S. Eddy, A. Krogh, and G. Mitchison. Biological Sequence Analysis. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1998.

Consulte también

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Introducido antes de R2006a