Filtro de partículas con datos faltantes

Un filtro de partículas adaptado para modelos de espacio de estados en los que faltan algunas observaciones. El algoritmo rastrea un estado oculto a lo largo del tiempo utilizando una nube de muestras aleatorias ponderadas (partículas); cuando un paso de tiempo no tiene un valor observado, el paso de actualización de pesos simplemente se omite, de modo que las partículas se propagan hacia adelante utilizando únicamente el modelo de transición hasta que llegan nuevos datos.