Цепочка Маркова: для метода Bootstrap в функции markovchainFit значение вероятности равно бесконечности, хорошо?

Question

Я создал матрицу Transistion, используя markovchainFit с методом Bootstrap вместе с nboot = 10 сэмплов.

Моя последовательность данных

library("markovchain")
    sequence=c(1400,1500,500,600,700,2000,1500,700,700,700,700,900,1500,700,1200,1200,2300,700,1200,500,700,2100,100,1400,100,1400,700,1500,1500,900,600,200,1500,1500,1600,600,2500,1500,1500,600,1600,300,900,1500,1600,600,1600,700,2100,1700,700,1500,1500,600,200,2500,900,1600,900,1600,600,1500,600,700,1700,700,1500,300,1600,2100,600,1600,1500,1500,600,600,1500,600,600,1400)

mcFit <- markovchainFit(data=sequence,method = "bootstrap", nboot = 10)

print(mcFit$logLikelihood)

TM=as.data.frame(mcFit$estimate@transitionMatrix)

Когда я выполняю приведенный выше код, я получаю Вероятность как -Infinite, запутавшись, как это интерпретировать.

Матрица перехода не учитывает все переменные. Для иллюстрации, в последовательности имеется 16 уникальных чисел, но матрица перехода рассматривает только 14 чисел. Но когда я продолжаю изменять параметр nboot, матрица перехода учитывает все числа. Есть ли способ рассчитать оптимальное значение для nboot?