在R中创建跟踪图

我对使用R相当陌生，所以我肯定我可能会犯一些新手错误，但我似乎不知道如何为这个家庭作业问题创建跟踪图

问题是：

在任何一天，加里要么高兴（C），要么一般（S），要么闷闷不乐（G）。如果他今天心情愉快，那么明天他将是C、S或G，概率分别为0.5、0.4、0.1。如果他今天是这样，那么他将是概率为0.3、0.4、0.3的C、S或G。如果他今天闷闷不乐，他将是C、S或G，概率为0.2、0.3、0.5。这可用于生成具有以下转移矩阵的三状态马尔可夫链：

[0.5 0.4 0.1    
 0.3 0.4 0.3 
 0.2 0.3 0.5]

让链运行50次，并在R中为这50个步骤创建跟踪图。您可以自己编写代码或找到合适的R包来模拟这一点

我已经制作了矩阵，我想我已经运行了50次链，但是无法让traceplot（）函数工作

library(coda)
library(markovchain)

p <- c(0.5, 0.4, 0.1, 0.3, 0.4, 0.3, 0.2, 0.3, 0.5)    
PP <- matrix(p, 3, 3, byrow = TRUE)
mc1 <- new("markovchain", transitionMatrix = PP, states = c("C", "S", "G"), name = "Weather Forecast")
outs <- markovchainSequence(n = 50, markovchain = mc1, t0 = "C")
my_outs <- mcmc(outs)
traceplot(my_outs, smooth = FALSE, col = 1:6, type = "1", xlab = "Iterations", ylab = "oxygen", xlim = 50, ylim = 1)

这是我们教授给我们的轨迹图示例

---

您使用的是什么软件包？它看起来不像

markovchainSequence

和

traceplot

来自同一个包，因此它们可能不兼容。我一直在使用Markov链，我尝试使用mcmcplot和coda，因为有人在不同的网站上建议它，但现在我想我只是把自己和我所有的不同包搞混了。是的，我想这就是发生的事情。也许最好描述一下你希望最终的情节是什么样子。你可以很容易地从markovchainSequence对象中提取你需要的数据。如果有帮助的话，我已经添加了教授给我们的traceplot的图片作为例子。你的trace plot就像一个感兴趣的参数采样历史图，对吗？比如y（状态值）~x（迭代）。但在你的例子中，你就像是在分类图上取样——为什么不试着做一个普通的图，

plot（x=1:length（out），y=factor（out），type=“n”）

；然后，

行（x=1:length（outs），y=factor（outs））

这应该会告诉您在迭代过程中值是如何变化的？它看起来不像

markovchainSequence

和

traceplot

来自同一个包，因此它们可能不兼容。我一直在使用Markov链，我尝试使用mcmcplot和coda，因为有人在不同的网站上建议它，但现在我想我只是把自己和我所有的不同包搞混了。是的，我想这就是发生的事情。也许最好描述一下你希望最终的情节是什么样子。你可以很容易地从markovchainSequence对象中提取你需要的数据。如果有帮助的话，我已经添加了教授给我们的traceplot的图片作为例子。你的trace plot就像一个感兴趣的参数采样历史图，对吗？比如y（状态值）~x（迭代）。但在你的例子中，你就像是在分类图上取样——为什么不试着做一个普通的图，

plot（x=1:length（out），y=factor（out），type=“n”）

；然后，

行（x=1:length（outs），y=factor（outs））

这应该会告诉您在迭代过程中值是如何变化的。

Error in plot.window(...) : invalid 'xlim' value    
In addition: Warning messages:
1: In xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log = log) :
  NAs introduced by coercion
2: In xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : NAs introduced by coercion