समय श्रृंखला बायेसियन अनुमान
समय श्रृंखला बायेसियन अनुमान समय-क्रमित अवलोकनों पर क्रमिक रूप से बेयस प्रमेय लागू करता है, प्रत्येक समय चरण में छिपी हुई अवस्थाओं और मॉडल मापदंडों पर एक पूर्ण संभाव्यता वितरण बनाए रखता है। यह ढाँचा अवस्था-अंतरिक्ष मॉडल (state-space models), गतिशील रैखिक मॉडल (dynamic linear models), और कण फिल्टर (particle filters) को एकीकृत करता है, जो फ़िल्टरिंग (वास्तविक समय) और पूर्वव्यापी स्मूथिंग (retrospective smoothing) दोनों कार्यों के लिए कैलिब्रेटेड अनिश्चितता उत्पन्न करता है।
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स्रोत
- West, M. & Harrison, J. (1997). Bayesian Forecasting and Dynamic Models (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387947259
- Prado, R. & West, M. (2010). Time Series: Modeling, Computation, and Inference. CRC Press. ISBN: 978-1420093360
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Inference for Time Series Models. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/time-series-bayesian-inference
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