স্টেট স্পেস মডেল (কালম্যান ফিল্টার)
একটি স্টেট স্পেস মডেল হল একটি সাধারণ সময় সিরিজ কাঠামো যা পর্যবেক্ষণযোগ্য নয় এমন (ল্যাটেন্ট) স্টেট ভেরিয়েবলের মাধ্যমে একটি সিরিজকে বর্ণনা করে, যা একটি পরিমাপ সমীকরণ এবং একটি রূপান্তর সমীকরণ দ্বারা সংযুক্ত থাকে, যেখানে স্টেটগুলি কালম্যান ফিল্টার দ্বারা রিয়েল-টাইমে অনুমান করা হয়। হার্ভে (১৯৯০) এবং ডার্বিন ও কুপম্যান (২০১২) এর স্টেট স্পেস ঐতিহ্যের উপর ভিত্তি করে এটি তৈরি করা হয়েছে, যা ARIMA এবং এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিংকে বিশেষ ক্ষেত্র হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+27 more
উৎস
- Harvey, A. C. (1990). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9781107049994 ↗
- Durbin, J. & Koopman, S. J. (2012). Time Series Analysis by State Space Methods (2nd ed.). Oxford University Press. DOI: 10.1093/acprof:oso/9780199641178.001.0001 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). State Space Model (Kalman Filter). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/econometrics/state-space-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) মডেলঅর্থমিতি↔ compare
- বেয়েশীয় ভেক্টর অটোরেগ্রেশন (BVAR)অর্থমিতি↔ compare
- মার্কভ রিজিমি-সুইচিং মডেল (MS-AR / MS-VAR)অর্থমিতি↔ compare
- স্ট্রাকচারাল টাইম সিরিজ মডেল (বেসিক স্ট্রাকচারাল মডেল)অর্থমিতি↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →