Turpināts darbs pie R pakotnes MMLR paplašināšanas, Markova-modulējamās lineārās regresijas parametru novērtēšanai, kura pirmā versija tika ievietota publiskajā repozitorijā CRAN. Tiek veikti darbi pie funkcionalitātes paplašināšanas, kā arī pie lielākas lokanības iegūšanas (pašlaik novērtēšanai ir atļauts ierobežots parametru skaits).
Septembra sākumā pētījuma iepriekšējie rezultāti tika atspoguļoti augsta līmeņa konferencē 10th International Workshop on Simulation and Statistics (http://datascience.sbg.ac.at/SimStatSalzburg2019/), Zalcburgā, Austrijā (SimStat19) ar prezentāciju “On a parametrical estimation for a convolution of exponential densities”, rezultātu izplatīšanas un projekta popularizēšanas nolūkos. Darbs ir saistīts ar Markova īpašības neizpildīšanu (Markova īpašība ir atmiņas prombūtnes īpašība, t.i. uzturēšanās laiks katrā stāvoklī atbilst eksponenciālajam sadalījumam ar noteiktu pārejas intensitāti, un uzturēšanās laiki ir neatkarīgi savā starpā). Gadījumā, ja modelēšanai iegūtie dati neatbilst Markova īpašībai, tika izstrādāts paņēmiens, kā šo problēmu pārvarēt: izmantot eksponenciālo blīvumu konvolūciju.
Tika veikts pētījums par Markova-modulējamo procesu pārskatu, to pielietošanu un lielo datu gadījumiem, kura rezultāti plānoti prezentēšanai starptautiskajā konferencē The 19th International Multi-Conference Reliability and Statistics in Transportation and Communication (Relstat19).
