আমার একটি টাইম সিরিজের ডেটা সেট রয়েছে যাতে আমি কোনও লুকানো মার্কভ মডেল (এইচএমএম) ফিট করার চেষ্টা করছি যাতে তথ্যগুলিতে সুপ্ত রাষ্ট্রের সংখ্যা অনুমান করা যায়। এটি করার জন্য আমার সিউডো কোডটি নিম্নলিখিত:
for( i in 2 : max_number_of_states ){
...
calculate HMM with i states
...
optimal_number_of_states = "model with smallest BIC"
...
}
এখন, সাধারণ রিগ্রেশন মডেলগুলিতে বিআইসি সবচেয়ে পার্সামোনিয়াস মডেলগুলির পক্ষে থাকে তবে এইচএমএমের ক্ষেত্রে আমি নিশ্চিত নই যে এটি কী করছে। বিআইসির মাপদণ্ডটি কী ধরণের দিকে ঝুঁকেছে তা আসলে কেউ জানেন? আমি এআইসি এবং সম্ভাবনা মানটিও অর্জন করতে সক্ষম হয়েছি। যেহেতু আমি সত্যিকারের মোট সংখ্যার রাজ্যকে অনুমান করার চেষ্টা করছি, এই উদ্দেশ্যে এই মানদণ্ডগুলির মধ্যে একটির কি অন্যের চেয়ে "ভাল"?