«state-space-models» etiketlenmiş sorular

Şu anda bir durum uzayı modeli için bir Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) algoritması geliştirmem gereken bir sorun üzerinde çalışıyorum . Sorunu çözebilmem için bana şu durumda : p ( ) = 2I ( > 0) / (1+ ) olasılığı verildi . standart sapması olarak .ττ\tauττ\tauττ\tauτ2τ2\tau^2ττ\tauxxx Şimdi bunun yarı Cauchy …

24 distributions  bayesian  prior  state-space-models  cauchy 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} bir süre zarfında T zamanında birden fazla kez gerçekleşmeyebilecek rastgele bir sürecimiz var TTT. 0 \ leq t &lt;T döneminde meydana gelen bir dizi olay olasılığını sağlayan, bu sürecin önceden var olan bir modelinden gelen bir veri beslemesine sahibiz 0≤t&lt;T0≤t&lt;T0 \leq t < T. Bu mevcut model eski ve …

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

Son zamanlarda "Küme hesaplamasıyla beyin aktivitesini haritalama" başlıklı yeni bir dergi makalesinde PCA kullanımını anlamaya çalışıyorum Freeman ve ark., 2014 ( laboratuvar web sitesinde ücretsiz pdf mevcuttur ). Zaman serileri verilerinde PCA kullanır ve beynin bir haritasını oluşturmak için PCA ağırlıklarını kullanırlar. Verileri (adlı bir matris olarak saklanan test ortalama …

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

Durum uzayı yöntemleri ile zaman serisi veri analizi yapıyorum. Verilerimle, stokastik yerel seviye modeli deterministik modelden tamamen daha iyi performans gösterdi. Ancak deterministik seviye ve eğim modeli stokastik seviye ve stokastik / deterministik eğimden daha iyi sonuç verir. Bu normal bir şey mi? R'deki tüm yöntemler başlangıç ​​değerleri gerektirir ve …

15 time-series  state-space-models 

Verilerdeki gizli durumların sayısını tahmin etmek için bir Gizli Markov Modeli (HMM) sığdırmaya çalıştığım bir zaman serisi veri var. Bunu yapmak için sahte kodum şudur: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Şimdi, her zamanki …

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 

R'deki MARSS paketi dinamik faktör analizi işlevi sunar. Bu pakette, dinamik faktör modeli özel bir durum uzay modeli olarak yazılmıştır ve ortak eğilimlerin AR (1) sürecini takip ettiğini varsayarlar. Bu iki yönteme çok aşina olmadığım için, iki soru ile geliyorum: Dinamik Faktör Analizi özel bir Durum Uzay Modeli midir? Bu …

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

Hamilton Bölüm 13'ü okuyorum ve bir ARMA için aşağıdaki durum uzay temsiline sahip (p, q). Daha sonra olsun r=max(p,q+1)r=max(p,q+1)r = \max(p,q+1). ARMA (p, q) işlemi şu şekildedir: yt−μ=ϕ1(yt−1−μ)+ϕ2(yt−2−μ)+...+ϕ3(yt−3−μ)+ϵt+θ1ϵt−1+...+θr−1ϵt−r+1.yt−μ=ϕ1(yt−1−μ)+ϕ2(yt−2−μ)+...+ϕ3(yt−3−μ)+ϵt+θ1ϵt−1+...+θr−1ϵt−r+1. \begin{aligned} y_t -\mu &= \phi_1(y_{t-1} -\mu) + \phi_2(y_{t-2} -\mu) + ... + \phi_3(y_{t-3} -\mu) \\ &+ \epsilon_t + \theta_1\epsilon_{t-1} + ... + …

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

Bir ARMA modelini durum-uzay-modeli olarak ifade etmenin ve Kalman filtresi kullanarak tahmin yapmanın avantajları nelerdir? Bu yöntem, örneğin python-istatistik modellerinin SARIMAX uygulamasında kullanılır: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

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

Durum uzayı modellerinde Kalman filtrelerinin kullanımına ilişkin adımlar nelerdir? Birkaç farklı formülasyon gördüm , ancak ayrıntılardan emin değilim. Örneğin, Cowpertwait bu denklem seti ile başlar: yt=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} burada ve , bilinmeyen tahminlerimizdir ve gözlemlenen değerlerdir.θ0∼N(m0,C0),vt∼N(0,Vt)θ0∼N(m0,C0),vt∼N(0,Vt)\theta_{0} \sim N(m_{0}, C_{0}), v_{t} \sim N(0,V_{t})wt∼N(0,Wt)wt∼N(0,Wt)w_{t} \sim N(0, W_{t})θtθt\theta_{t}ytyty_{t} Cowpertwait ilgili …

10 kalman-filter  state-space-models 

S: Yivleri yumuşatmak yerine durum uzayı modellemesi ve Kalman filtrelemesi kullanmak hangi veriler için uygundur? İkisi arasında bir denklik ilişkisi var mı? Bu yöntemlerin birbirine nasıl uyduğuna dair üst düzey bir anlayış edinmeye çalışıyorum. Johnstone'un yeni Gauss Tahmini: Dizi ve Çoklu Çözünürlük Modelleri'ne göz attım . Durum-uzay modelleri ve Kalman …

10 kalman-filter  splines  state-space-models