首先，让我先承认，我并不像我希望的那样精通统计学和数学。有人可能会说，知识刚好够危险。:DI 如果我没有正确使用术语，我深表歉意。
我正在尝试对系统从一种状态转换到另一种状态的概率进行建模。一个简单的马尔可夫模型是一个好的开始。（状态集、初始状态概率集、状态间转移概率集。）
但是，我正在建模的系统比这更复杂。导致 T 时刻某个状态的转移概率肯定取决于 T-1 时刻的状态以外的变量。例如，当阳光普照时，S1 -> S2 的转换概率可能为 40%，但在下雨时，S1 -> S2 的概率变为 80%。
来自评论者问题的附加信息：
- 状态是可观察的。
- 只会有5-10个州。
- 目前我们要研究的协变量大约有 30 个，尽管最终模型肯定会比这更少。
- 有些协变量是连续的，有些是离散的。
三个问题：
- 如何将条件转移概率合并到我的马尔可夫模型中？
- 或者，我应该完全从另一个角度来处理这个问题吗？
- 另外，我应该在线搜索哪些关键字/概念以了解更多信息？
我已经在网上搜索诸如“具有条件转移概率的马尔可夫模型”之类的东西，但到目前为止，还没有什么东西打我的脸说：“这是你的答案，笨蛋！”
感谢您的帮助和耐心。