Perguntas com a marcação «kalman-filter»

Modelos de moedas tendenciosas normalmente têm um parâmetro . Uma maneira de estimar partir de uma série de empates é usar uma distribuição beta anterior e computar a distribuição posterior com probabilidade binomial.θθ = P( Cabeça | θ )θ=P(Head|θ)\theta = P(\text{Head} | \theta)θθ\theta Nas minhas configurações, devido a algum processo …

10 time-series  bayesian  kalman-filter 

Em uma pergunta anterior, perguntei sobre o ajuste de distribuições para alguns dados empíricos não gaussianos. Foi-me sugerido offline, que eu poderia tentar assumir que os dados são gaussianos e ajustar primeiro um filtro Kalman. Então, dependendo dos erros, decida se vale a pena desenvolver algo mais sofisticado. Isso faz …

10 kalman-filter 

Quando comecei a ler sobre o filtro Kalman, pensei que fosse um caso especial do modelo ARIMA (ou seja, ARIMA (0,1,1)). Mas, na verdade, parece que a situação é mais complicada. Primeiro, o ARIMA pode ser usado para previsão e o filtro Kalman é para filtragem. Mas eles não estão …

10 time-series  bayesian  arima  kalman-filter 

P: Para quais dados é apropriado usar a modelagem do espaço de estados e a filtragem Kalman em vez de suavizar splines e vice-versa? Existe alguma relação de equivalência entre os dois? Estou tentando entender de alto nível como esses métodos se encaixam. Naveguei pelos novos modelos Gaussian Estimation: Sequence …

10 kalman-filter  splines  state-space-models 

Eu estava lendo este livro Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina de Bishop. Eu tive uma confusão relacionada a uma derivação do sistema dinâmico linear. No LDS, assumimos que as variáveis ​​latentes são contínuas. Se Z denota as variáveis ​​latentes e X denota as variáveis ​​observadas p(zn|zn−1)=N(zn|Azn−1,τ)p(zn|zn−1)=N(zn|Azn−1,τ)p(z_n|z_{n-1}) = N(z_n|Az_{n-1},\tau) …

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Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências …

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Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …

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Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, …

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Quais são algumas abordagens típicas para lidar com dados incompletos no filtro Kalman? Eu estou falando sobre a situação em que alguns elementos do vetor observado ytyty_t estão faltando, distinto do caso em que um inteiro observado vector ytyty_t é perdido. Outra maneira de pensar sobre isso seria que a …

8 missing-data  kalman-filter 

Realmente não sei o que é possível e gostaria de um ponteiro na direção certa. Tenho medições de tempo e posição que podem ser qualquer coisa de uma pessoa andando, um veículo na estrada ou em um estacionamento ou uma impressora em um escritório. Preciso calcular os tempos de viagem …

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Quais são os bons livros introdutórios sobre os filtros Kalman? Eu gosto de muitos exemplos e técnicas práticas, e menos teoria.

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