Bayesian methodsBayesian / computational
공간 칼만 필터
공간 칼만 필터는 고전적인 칼만 필터링을 시공간 상태 공간 모델에 적용하여, 공간적으로 분포된 잠재 필드를 시간 경과에 따라 진화하는 숨겨진 상태로 취급합니다. 각 시간 단계에서 필터는 공간 필드를 예측하고 새로운 공간 관측치로 예측을 업데이트하여 모든 위치에서 필드 및 불확실성에 대한 최적의 선형 추정치를 생성합니다.
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출처
- Cressie, N. & Wikle, C. K. (2011). Statistics for Spatio-Temporal Data. Wiley. ISBN: 978-0-471-69274-4
- Kalman, R. E. (1960). A new approach to linear filtering and prediction problems. Journal of Basic Engineering, 82(1), 35-45. DOI: 10.1115/1.3662552 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Kalman Filter for Spatio-Temporal State-Space Models. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/spatial-kalman-filter
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