状態空間モデルとモンテカルロ・フィルタについて

スポンサーリンク

概要

• 論文の詳細を見る

• The estimation for stochastic processes are discussed in state space model. In this model a time series is the observation for unknown state in some system. For the efficient estimations of the states, we need a recursive algorithm such as the Kalman filter in linear case. In nonlinear case the distributions with respect to the estimations are not generaly Gaussian. But if we can assume the Markov property for the system, the distributions for the prediction or for the filtering can be represented in the recursive form. MonteCarlo filter is the successful method for the simulation to find many state estimation distributions.

• 静岡県立大学の論文
• 2001-03-25

著者

• 高野 加代子

  静岡県立大学経営情報学部

関連論文

• 経営情報学部教育プログラムにおける情報・コンピュータ教育の役割
• 入学者数予測と合格者数決定について
• 世界各国の経済社会発展の多変量解析
• ファイナンスの数理モデル : 2
• ファイナンスの数理モデル : 1
• 状態空間モデルとモンテカルロ・フィルタについて

スポンサーリンク