TraMineR：seqici为相同的序列提供不同的结果

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  我想我得到了 . 是的，复杂性取决于“背景” . 当您将所有序列放在一起时，seqici（）使用“common”字母来计算复杂性 . 因此，如果序列中没有字母表的元素，则该序列的复杂性将在单独计算与在序列集中计算时发生变化 . 如图所示

  d1 <- data.frame(s1 = c("A", "B", "A", "C", "B", "A"))
  d2 <- data.frame(s2= c("A", "C", "B", "B", "D"))
  d1 <- zoo(d1)
  d2 <- zoo(d2)
  nm <- list("d1", "d2")
  
  d <- zoo()
  for(i in 1:length(nm)) 
    d <- merge(d, get(nm[[i]]))
  
  d <- t(d)
  seq <- seqdef(d)
  seqici(seq)
  
  //s1 0.8541510
  //s2 0.8489541
  
  d1 <- t(d1)
  d2 <- t(d2)
  seq1 <- seqdef(d1)
  seq2 <- seqdef(d2)
  seqici(seq1)
  //s1 0.9594894
  seqici(seq2)
  //s2 0.8489541
  

  结果的差异是因为“D”在d2而不在d1 .

  希望这可以帮助别人:-)

  回复于 2024-04-26T17:47:56+08:00
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  Gabadinho的复杂性指数取决于序列的整体可能状态（字母表） . 这是 by definition . 以下是基于您自己的示例：

  myseq <- t(data.frame(s1 = c("A", "B", "A", "C", "B", "A")))
  
  seq1a <- seqdef(myseq, alphabet = c("A","B","C"))
  seqici(seq1a) # 0.9594894
  
  seq1b <- seqdef(myseq, alphabet = c("A","B","C","D"))
  seqici(seq1b) # 0.854151
  

  如果在创建序列数据时未指定字母，TraMineR将使用数据中存在的不同状态进行设置 . 因此，根据您的输入数据，字母表可能会有所不同，然后您可能会根据字母表获得不同的测量结果 .

  为避免混淆，始终明确定义嵌入序列的字母表是一个很好的规则 .

  回复于 2024-04-26T17:47:56+08:00