尝试绘制隐马尔可夫模型时出现包问题

Question

我正在尝试将隐马尔可夫模型拟合到一些动物运动数据。

但是，当我的数据的多行具有完全相同的 x 和 y 坐标值（动物没有移动）时，建模函数会引入 0 表示步长，引入 NA 表示角度。 HMM 的所得系数在生物学解释方面是一致的，但当涉及到进一步绘图时，由于这些 Na，我无法做到这一点。

为了适应 HMM，我使用 R 中的

moveHMM

库。

> packageVersion("moveHMM")
[1] ‘1.9’
> sessionInfo()
R version 4.3.1 (2023-06-16 ucrt)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 11 x64 (build 22000)

我的数据集结构如下：

> str(data)
'data.frame':   16515 obs. of  3 variables:
 $ ID: num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ x : num  582629 582629 582628 582628 582628 ...
 $ y : num  -2195359 -2195359 -2195358 -2195358 -2195358 ... 

然后，按照包指南 (https://cran.r-project.org/web/packages/moveHMM/vignettes/moveHMM-guide.pdf)，我转换数据以计算步长和角度：

# Convert data to moveData object using prepData
move_data <- prepData(data, type = "UTM", coordNames = c("x", "y"))

接下来是Na的介绍：

> print(na_count_per_column)
   ID  step angle     x     y 
    0     1  1010     0     0 

接下来是建模：

# Fit the HMM with the adjusted parameters
hmm_model <- fitHMM(data = move_data, nbStates = 3, stepPar0 = stepPar0, anglePar0 = anglePar0, formula = ~1)

并给出公平的结果：

> print(hmm_model)
Value of the maximum log-likelihood: 27526.22 

Step length parameters:
----------------------
               state 1      state 2   state 3
mean      3.426185e-15 8.306167e-02 4.9993906
sd        8.356259e+09 1.131159e-01 1.0002724
zero-mass 1.000000e+00 2.256299e-09 0.4078989

Turning angle parameters:
------------------------
                  state 1      state 2       state 3
mean          0.001312714  0.001319986 -3.313687e-10
concentration 2.827507199 22.348484965  1.000000e+01

Regression coeffs for the transition probabilities:
--------------------------------------------------
             1 -> 2    1 -> 3    2 -> 1    2 -> 3     3 -> 1    3 -> 2
intercept -6.914171 -37.97005 -9.650105 -25.74398 -0.4295815 -1.285255

Transition probability matrix:
-----------------------------
             [,1]        [,2]         [,3]
[1,] 9.990074e-01 0.000992619 3.231352e-17
[2,] 6.441467e-05 0.999935585 6.599375e-12
[3,] 3.376541e-01 0.143501890 5.188441e-01

Initial distribution:
--------------------
[1] 2.674974e-10 1.000000e+00 1.316610e-14

然后问题就出现了：

> plot(hmm_model, type = "states")
Decoding states sequence... DONE
Error in if (maxdens > ymax & maxdens < 1.5 * ymax) { : 
  missing value where TRUE/FALSE needed

在套件中提供的

elk data

上尝试该方法时，绘图成功。尽管如此，也有一些 NA 被引入。

> print(na_count_per_column)
        ID       step      angle          x          y dist_water 
         0          4         10          0          0          0 

最后，正如包装指南中所述，

在moveHMM包内，将自动实现零通胀 如果步数为零，则包括在内。

Answer 1

如果您的数据不太敏感（并且我要建议的操作也不太难处理），一些预处理可能会解决这个问题。

在整个数据集上运行的卷积核可以应用少量的 PRNG 布朗噪声/运动。这将防止绝对零运动的不连续性。

R 确实支持卷积核。