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.
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- 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
Reclamacions curades
Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.
Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.
Mètodes relacionats
Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.