Почему прогнозирование моделей ARMA выполняется фильтром Калмана


10

Каковы преимущества выражения модели ARMA как модели пространства состояний и прогнозирования с использованием фильтра Калмана?

Эта методология, например, используется в реализации SARIMAX для python-statsmodels:

https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

Ответы:


7

Для меня одним из главных преимуществ является обработка пропущенных данных и неравномерных временных шагов. Фильтр Калмана легко обрабатывает отсутствующие наблюдения и фактически может использоваться для их вменения.

OLS и MLE не так легко обрабатывают пропущенные данные, и не каждый пакет будет иметь такую ​​поддержку, в отличие от фильтра Калмана.

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.