Monte Carlo sequenziale per serie temporali
Il Monte Carlo sequenziale (SMC) per serie temporali, comunemente chiamato filtro particellare, è un metodo di simulazione bayesiana che traccia lo stato nascosto di un sistema dinamico man mano che le osservazioni arrivano una alla volta. Una "nuvola" di campioni casuali pesati — particelle — viene propagata in avanti attraverso le dinamiche del sistema, ripesata in base a quanto bene ciascuna particella spiega la nuova osservazione e periodicamente ricampionata per mantenere la rappresentazione concentrata su stati plausibili.
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Fonti
- Gordon, N. J., Salmond, D. J., & Smith, A. F. M. (1993). Novel approach to nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation. IEE Proceedings F — Radar and Signal Processing, 140(2), 107–113. DOI: 10.1049/ip-f-2.1993.0015 ↗
- Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.). (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer. ISBN: 978-0387951461
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Sequential Monte Carlo Methods for Time Series. ScholarGate. https://scholargate.app/it/bayesian/time-series-sequential-monte-carlo
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