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현재 상태 공간 모델을위한 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 알고리즘 을 개발해야하는 문제를 해결하고 있습니다. 문제를 해결할 수 있도록 다음과 같은 확률 : p ( τ ) = 2I ( τ > 0) / (1+ τ 2 )를 받았습니다 . τ 는 x 의 표준 편차입니다 .ττ\tauττ\tauττ\tauτ2τ2\tau^2ττ\tauxxx 그래서 나는 그것이 …

24 distributions  bayesian  prior  state-space-models  cauchy 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} 우리는 정해진 시간 동안 여러 번 발생할 수있는 임의의 과정을 가지고 있습니다 . 이 프로세스의 기존 모델의 데이터 피드를 통해 기간에 여러 이벤트가 발생할 확률을 제공합니다 . 이 기존 모델은 오래되었으며 추정 오류에 대해 피드 데이터에서 실시간 검사를 실행해야합니다. 데이터 피드를 생성하는 기존 모델 ( 시간 남은 에서 이벤트가 …

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

Freeman et al., 2014 ( 실험실 웹 사이트에서 무료 pdf 사용 가능) 라는 제목의 최근 저널 기사에서 PCA의 사용을 이해하려고합니다 . 시계열 데이터에서 PCA를 사용하고 PCA 가중치를 사용하여 뇌의지도를 만듭니다. 데이터는 시험 평균 영상 데이터로, 복셀 (또는 뇌의 영상 위치 )과 함께 매트릭스 ( 종이 에서는 라고 함 ) 시점 …

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

상태 공간 방법으로 시계열 데이터 분석을 수행하고 있습니다. 내 데이터를 사용하여 확률 론적 로컬 레벨 모델이 결정 론적 모델보다 완전히 뛰어났습니다. 그러나 결정적 수준 및 기울기 모델은 확률 적 수준 및 확률 적 / 결정적 기울기보다 더 나은 결과를 제공합니다. 이게 평범한가요? R의 모든 방법에는 초기 값이 필요하며 ARIMA 모델을 …

15 time-series  state-space-models 

데이터의 잠재 상태 수를 추정하기 위해 HMM (Hidden Markov Model)에 맞추려고하는 시계열 데이터 세트가 있습니다. 이 작업을 수행하는 의사 코드는 다음과 같습니다. for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } 이제 일반적인 회귀 모델에서 BIC는 가장 …

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 

R의 MARSS 패키지는 동적 요인 분석을위한 기능을 제공합니다. 이 패키지에서 동적 요인 모델은 특수한 형태의 상태 공간 모델로 작성되며 공통 추세가 AR (1) 프로세스를 따른다고 가정합니다. 이 두 가지 방법에 익숙하지 않기 때문에 두 가지 질문이 있습니다. 동적 계수 분석은 특수한 형태의 상태 공간 모델입니까? 이 두 방법의 차이점은 무엇입니까? …

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

필자는 Hamilton 13 장을 읽었으며 ARMA (p, q)에 대해 다음과 같은 상태 공간 표현을 가지고 있습니다. 하자 그 때는 ARMA (P, Q) 과정으로서 다음과 {정렬} y_t 시작 \ - \ 뮤 및 = \ phi_1 (Y_ {t-1} - \ MU) + \ phi_2 (y_ {t-2}-\ mu) + ... + \ …

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

ARMA 모델을 상태 공간 모델로 표현하고 칼만 필터를 사용하여 예측하면 어떤 이점이 있습니까? 이 방법론은 예를 들어 python-statsmodels의 SARIMAX 구현에 사용됩니다. https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

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

상태 공간 모델에서 칼만 필터를 사용하는 단계는 무엇입니까? 몇 가지 다른 공식을 보았지만 세부 사항에 대해서는 잘 모르겠습니다. 예를 들어 Cowpertwait 는 다음 방정식 세트로 시작합니다. θt=Gtθt−1+wt와이티= F'티θ티+ v티yt=F티'θ티+V티y_{t} = F^{'}_{t}\theta_{t}+v_{t} θ티= G티θt - 1+ 승티θ티=지티θ티−1+승티\theta_{t} = G_{t}\theta_{t-1}+w_{t} 여기서 및 , 는 우리가 알 수없는 추정치이며 는 관측치입니다w t ∼ …

10 kalman-filter  state-space-models 

Q : 스플라인 스무딩 대신 상태 공간 모델링 및 칼만 필터링을 사용하는 것이 어떤 데이터에 적합합니까? 둘 사이에 동등한 관계가 있습니까? 이 방법들이 어떻게 어울리는 지에 대한 높은 수준의 이해를 얻으려고합니다. Johnstone의 새로운 가우시안 추정 : 시퀀스 및 다중 해상도 모델을 살펴 보았습니다 . 상태 공간 모델과 칼만 필터링에 대한 …

10 kalman-filter  splines  state-space-models