Kalman Filter with Missing Data
The Kalman filter with missing data extends the classical Kalman filter to handle time series in which some observations are absent. When an observation is missing at time t the update step is skipped and the state estimate is carried forward from the prediction step alone. Combined with the Expectation-Maximisation (EM) algorithm, the approach also estimates unknown model parameters from incomplete data, making it a practical tool for real-world irregularly observed series.
Изходен запис
Цитиранията са копирани дословно от изходния запис на метода. Те не предполагат проверка на ниво твърдение.
- Shumway, R. H. & Stoffer, D. S. (2000). Time Series Analysis and Its Applications. Springer. · ISBN 978-0387989501
- Harvey, A. C. (1989). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. · ISBN 978-0521405737
Подбрани твърдения
Твърденията са запазени в регистъра на доказателствата, всяко със собствена оценка.
Този изглед не измисля оценка на твърдение, когато регистърът няма такава.
Свързани методи
Генерирани от графа на методите и показани като предложени от машината връзки — не се предполага твърдение за доказателство.