Preguntas etiquetadas con kalman-filter

Dadas todas las buenas propiedades de los modelos de espacio de estado y KF, me pregunto: ¿cuáles son las desventajas del modelado de espacio de estado y el uso del filtro de Kalman (o EKF, UKF o filtro de partículas) para la estimación? Supongamos, por ejemplo, metodologías convencionales como ARIMA, …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

Un filtro de partículas y un filtro de Kalman son estimadores bayesianos recursivos . A menudo encuentro filtros de Kalman en mi campo, pero rara vez veo el uso de un filtro de partículas. ¿Cuándo se usaría uno sobre el otro?

51 bayesian  particle-filter  kalman-filter 

Estoy calculando un filtro de Kalman muy simple (caminata aleatoria + modelo de ruido). Encuentro que la salida del filtro es muy similar a una media móvil. ¿Hay una equivalencia entre los dos? Sí no, ¿Cuál es la diferencia?

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\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Tenemos un proceso aleatorio que puede-o-no-puede aparecer varias veces en un período determinado de tiempo TTT . Tenemos una fuente de datos de un modelo preexistente de este proceso, que proporciona la probabilidad de que ocurran varios eventos en el período 0≤t&lt;T0≤t&lt;T0 \leq t < T . Este modelo …

24 negative-binomial  kalman-filter  poisson-process  state-space-models 

¿Alguien tiene un buen ejemplo para el pronóstico / suavizado de series temporales con el filtro de Kalman en R?

23 r  time-series  kalman-filter 

Aquí está mi vieja pregunta Me gustaría preguntar si alguien sabe la diferencia (si hay alguna diferencia) entre los modelos Hidden Markov (HMM) y el Filtro de partículas (PF), y como consecuencia el Filtro Kalman, o en qué circunstancias usamos qué algoritmo. Soy estudiante y tengo que hacer un proyecto, …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

Recientemente implementé un filtro de Kalman en el ejemplo simple de medir la posición de una partícula con una velocidad y aceleración aleatorias. Descubrí que el filtro Kalman funcionaba bien, pero luego me pregunté cuál era la diferencia entre esto y simplemente hacer un promedio móvil. Descubrí que si usaba …

14 smoothing  kalman-filter 

He escrito un código que puede hacer el filtrado de Kalman (utilizando varios filtros de tipo Kalman diferentes [Filtro de información et al.]) Para el Análisis de espacio de estado lineal gaussiano para un vector de estado n-dimensional. Los filtros funcionan muy bien y estoy obteniendo una buena salida. Sin …

13 maximum-likelihood  algorithms  kalman-filter  likelihood 

Tengo una trayectoria de un objeto en un espacio 2D (una superficie). La trayectoria se da como una secuencia de (x,y)coordenadas. Sé que mis medidas son ruidosas y, a veces, tengo valores atípicos evidentes. Entonces, quiero filtrar mis observaciones. Hasta donde entendí el filtro de Kalman, hace exactamente lo que …

12 python  kalman-filter  smoothing 

Quiero usar bootstrapping para estimar los intervalos de confianza para los parámetros estimados de un conjunto de datos de panel con N = 250 empresas y T = 50 meses. La estimación de parámetros es computacionalmente costosa (pocos días de cómputo) debido al uso del filtrado de Kalman y la …

12 confidence-interval  bootstrap  nonlinear-regression  kalman-filter 

Estoy interesado en cómo se pueden usar los filtros Kalman para imputar valores faltantes en los datos de series temporales. ¿También es aplicable si faltan algunos puntos de tiempo consecutivos? No puedo encontrar mucho sobre este tema. Cualquier explicación, comentario y enlace son bienvenidos y apreciados.

12 data-imputation  kalman-filter 

Estoy usando el filtro de Kalman de una manera muy estándar. El sistema está representado por la ecuación de estado xt+1=Fxt+vt+1xt+1=Fxt+vt+1x_{t+1}=Fx_{t}+v_{t+1} y la ecuación de observación yt=Hxt+Azt+wtyt=Hxt+Azt+wty_{t}=Hx_{t}+Az_{t}+w_{t} . Los libros de texto enseñan que después de aplicar el filtro de Kalman y conseguir las "previsiones de un solo paso-a x^t|t−1x^t|t−1\hat{x}_{t|t-1} …

11 likelihood  kalman-filter 

He estado leyendo el Capítulo 13 de Hamilton y tiene la siguiente representación de espacio de estado para un ARMA (p, q). Sea Luego, el proceso ARMA (p, q) es el siguiente: \ begin {alineado} y_t - \ mu &amp; = \ phi_1 (y_ {t-1} - \ mu) + \ …

11 time-series  arima  kalman-filter  state-space-models 

¿Cuáles son las ventajas de expresar un modelo ARMA como un modelo de espacio de estado y hacer pronósticos usando un filtro de Kalman? Esta metodología se utiliza, por ejemplo, en la implementación de SARIMAX de modelos de estadísticas de pitón: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

10 forecasting  arma  kalman-filter  state-space-models  statsmodels 

¿Cuáles son los pasos involucrados en el uso de filtros de Kalman en modelos de espacio de estado? He visto un par de formulaciones diferentes , pero no estoy seguro de los detalles. Por ejemplo, Cowpertwait comienza con este conjunto de ecuaciones: θt=Gtθt-1+wtyt=F′tθt+vtyt=Ft′θt+vty_{t} = F^{'}_{t}\theta_{t}+v_{t} θt=Gtθt−1+wtθt=Gtθt−1+wt\theta_{t} = G_{t}\theta_{t-1}+w_{t} donde y …

10 kalman-filter  state-space-models