Monte Carlo Sequencial com Dados Ausentes

O Monte Carlo Sequencial (SMC) com dados ausentes estende o filtro de partículas padrão para modelos de espaço de estados nos quais algumas observações estão ausentes. Quando uma observação está ausente em um determinado passo de tempo, o passo de atualização é simplesmente omitido: as partículas são propagadas para frente através do modelo de transição sem reponderação, preservando a inferência Bayesiana exata sob qualquer padrão de dados ausentes, desde que a ausência seja ignorável (ausente ao acaso ou completamente ao acaso).