Questions marquées «state-space-models»

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Nous avons un processus aléatoire qui peut ou mai ne pas se produire plusieurs fois dans une période de temps définie . Nous avons un flux de données à partir d'un modèle préexistant de ce processus, qui fournit la probabilité qu'un certain nombre d'événements se...

Je travaille actuellement sur un problème, où j'ai besoin de développer un algorithme de chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC) pour un modèle d'espace d'état. Pour pouvoir résoudre le problème, on m'a donné la probabilité suivante de : p ( ) = 2I ( > 0) / (1+ ). étant l'écart type de...

J'essaie de comprendre l'utilisation de l'ACP dans un récent article de journal intitulé «Cartographie de l'activité cérébrale à l'échelle avec l'informatique en grappes» Freeman et al., 2014 (pdf gratuit disponible sur le site Web du laboratoire ). Ils utilisent l'ACP sur les données de séries...

Je fais l'analyse de données de séries chronologiques par des méthodes d'espace d'état. Avec mes données, le modèle stochastique au niveau local a totalement surpassé le modèle déterministe. Mais le modèle de niveau et de pente déterministe donne de meilleurs résultats qu'avec le niveau...

Le package MARSS en R offre une fonction pour l'analyse factorielle dynamique. Dans ce package, le modèle de facteur dynamique est écrit comme une forme spéciale de modèle d'espace d'état et ils supposent que les tendances communes suivent le processus AR (1). Comme je ne connais pas très bien ces...

J'ai un ensemble de données de série chronologique auquel j'essaie d'adapter un modèle de Markov caché (HMM) afin d'estimer le nombre d'états latents dans les données. Mon pseudo-code pour ce faire est le suivant: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ......

J'ai lu le chapitre 13 de Hamilton et il a la représentation de l'espace d'état suivante pour un ARMA (p, q). Soit .Puis le processus ARMA (p, q) est le suivant: \ begin {aligné} y_t - \ mu & = \ phi_1 (y_ {t-1} - \ mu) + \ phi_2 (y_ {t-2} - \ mu) + ... + \ phi_3 (y_ {t-3} - \ mu) \\ & + \...

Q: Pour quelles données convient-il d'utiliser la modélisation de l'espace d'états et le filtrage de Kalman au lieu de lisser les splines et vice versa? Y a-t-il une relation d'équivalence entre les deux? J'essaie d'obtenir une compréhension de haut niveau de la façon dont ces méthodes...

Quelles sont les étapes de l'utilisation des filtres de Kalman dans les modèles d'espace d'état? J'ai vu quelques formulations différentes , mais je ne suis pas sûr des détails. Par exemple, Cowpertwait commence par cet ensemble d'équations: θt=Gtθt-1+wtyt=F′tθt+vtyt=Ft′θt+vty_{t} =...

Quels sont les avantages d'exprimer un modèle ARMA en tant que modèle d'espace d'état et de faire des prévisions à l'aide d'un filtre de Kalman? Cette méthodologie est par exemple utilisée dans l'implémentation SARIMAX de modèles de statistiques python:

J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...

J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice ci-dessus, si je...