Вопросы с тегом «state-space-models»

В настоящее время я работаю над проблемой, в которой мне нужно разработать алгоритм Монте-Карло с цепью Маркова (MCMC) для модели пространства состояний. Чтобы решить проблему, мне была дана следующая вероятность : p ( τ ) = 2I ( τ > 0) / (1+ τ 2 ). τ - стандартное отклонениеττ\tauττ\tauττ\tauτ2τ2\tau^2ττ\tau …

24 distributions  bayesian  prior  state-space-models  cauchy 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Мы имеем случайный процесс , который может или может-не-происходить несколько раз в течение заданного периода времени TTT . У нас есть поток данных из уже существующей модели этого процесса, который обеспечивает вероятность ряда событий, происходящих в период 0≤t&lt;T0≤t&lt;T0 \leq t < T . Эта существующая модель устарела, и нам …

24 negative-binomial  kalman-filter  poisson-process  state-space-models 

Я пытаюсь понять использование PCA в недавней статье в журнале под названием «Отображение мозговой активности в масштабе с помощью кластерных вычислений» Freeman et al., 2014 (бесплатный pdf доступен на веб-сайте лаборатории ). Они используют PCA для данных временных рядов и используют веса PCA для создания карты мозга. Данные являются данными …

19 time-series  pca  state-space-models  neuroimaging  neuroscience 

Я делаю анализ данных временных рядов методами пространства состояний. По моим данным, стохастическая модель локального уровня полностью превзошла детерминированную. Но детерминистическая модель уровня и уклона дает лучшие результаты, чем со стохастическим уровнем и стохастическим / детерминированным уклоном. Это что-то обычное? Все методы в R требуют начальных значений, и я где-то …

15 time-series  state-space-models 

У меня есть набор данных временного ряда, к которому я пытаюсь подогнать скрытую марковскую модель (HMM), чтобы оценить количество скрытых состояний в данных. Мой псевдокод для этого следующий: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

Пакет MARSS в R предлагает функцию для динамического факторного анализа. В этом пакете динамическая факторная модель написана как особая форма модели пространства состояний, и они предполагают, что общие тенденции следуют процессу AR (1). Поскольку я не очень знаком с этими двумя методами, я задаю два вопроса: Является ли динамический факторный …

12 r  time-series  forecasting  factor-analysis  state-space-models 

Я читал главу 13 Гамильтона, и у него есть следующее представление пространства состояний для ARMA (p, q). Пусть Затем процесс ARMA (p, q) выглядит следующим образом: \ begin {align} y_t - \ mu &amp; = \ phi_1 (y_ {t-1} - \ mu) + \ phi_2 (y_ {t-2} - \ mu) …

11 time-series  arima  kalman-filter  state-space-models 

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

10 forecasting  arma  kalman-filter  state-space-models  statsmodels 

Каковы этапы использования фильтров Калмана в моделях пространства состояний? Я видел несколько разных формулировок, но я не уверен в деталях. Например, Cowpertwait начинается с этого набора уравнений: θt=Gtθt-1+wtyt=F′tθt+vtyt=Ft′θt+vty_{t} = F^{'}_{t}\theta_{t}+v_{t} θt=Gtθt−1+wtθt=Gtθt−1+wt\theta_{t} = G_{t}\theta_{t-1}+w_{t} где и , - наши неизвестные оценки, а - наблюдаемые значения.ш т ~ N ( 0 , …

10 kalman-filter  state-space-models 

Вопрос: Для каких данных целесообразно использовать моделирование пространства состояний и фильтрацию Калмана вместо сглаживания сплайнов и наоборот? Есть ли какие-то отношения эквивалентности между ними? Я пытаюсь получить общее представление о том, как эти методы сочетаются друг с другом. Я просмотрел новую гауссовскую оценку Джонстона : модели последовательности и мультиразрешения . …

10 kalman-filter  splines  state-space-models