State Space Model
A state space model is a general time series framework that describes a series through unobserved (latent) state variables linked by a measurement equation and a transition equation, with the states estimated in real time by the Kalman filter. Developed in the state space tradition of Harvey (1990) and Durbin & Koopman (2012), it nests ARIMA and exponential smoothing as special cases.
Rekod sumber
Petikan disalin secara verbatim daripada rekod sumber kaedah. Tiada pengesahan peringkat tuntutan disimpulkan daripadanya.
- Harvey, A. C. (1990). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. · DOI 10.1017/CBO9781107049994
- Durbin, J. & Koopman, S. J. (2012). Time Series Analysis by State Space Methods (2nd ed.). Oxford University Press. · DOI 10.1093/acprof:oso/9780199641178.001.0001
Tuntutan yang dikurasi
Tuntutan disimpan dalam lejar bukti, setiap satu dengan penilaiannya sendiri.
Pandangan ini tidak mencipta penilaian tuntutan apabila lejar tiada.
Kaedah berkaitan
Dijana daripada graf kaedah dan ditunjukkan sebagai perhubungan yang dicadangkan mesin — tiada tuntutan bukti disimpulkan.