我刚刚上传了一个markovchain基于 S4 编程风格的新 R 包。除了处理 S4 马尔可夫链对象的各种方法外，它还包含一个函数来适应来自状态序列的马尔可夫链。看一下：

library(markovchain) 
sequence <- c("a", "b", "a", "a", "a", "a", "b", "a", "b", "a", 
              "b", "a", "a", "b", "b", "b", "a")
mcFit <- markovchainFit(data=sequence)

它可以提供帮助。

我没有立即意识到“内置”函数（例如，inbase或类似函数），但我们可以在几行代码中非常轻松有效地做到这一点。

这是一个将矩阵（不是数据帧）作为输入的函数，并生成转换计数 ( prob=FALSE) 或默认情况下( prob=TRUE) 估计的转换概率。

# Function to calculate first-order Markov transition matrix.
# Each *row* corresponds to a single run of the Markov chain
trans.matrix <- function(X, prob=T)
{
    tt <- table( c(X[,-ncol(X)]), c(X[,-1]) )
    if(prob) tt <- tt / rowSums(tt)
    tt
}

如果您需要在数据框上调用它，您总是可以这样做

trans.matrix(as.matrix(dat))

如果您正在寻找一些第三方包，那么Rseek或R 搜索站点可能会提供额外的资源。