Particle Filter with Missing Data
A particle filter adapted for state-space models in which some observations are absent. The algorithm tracks a hidden state over time using a cloud of weighted random samples (particles); when a time step has no observed value, the weight-update step is simply skipped, so the particles propagate forward using only the transition model until new data arrives.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Doucet, A., de Freitas, N. & Gordon, N. J. (Eds.) (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer, New York. · ISBN 978-0387951461
- Doucet, A., Godsill, S. & Andrieu, C. (2000). On sequential Monte Carlo sampling methods for Bayesian filtering. Statistics and Computing, 10(3), 197-208. · DOI 10.1023/A:1008935410038
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.