赫尔曼·歌手 使用非线性滤波算法对面板数据进行连续离散状态空间建模。 （英语） Zbl 1325.62180号 AStA，高级统计分析。 95，第4期，375-413（2011）. 摘要：与传统离散时间序列和面板模型相比，具有采样数据的连续时间模型具有一些优势（参见，例如作者[Stat.Neerl.62，No.1，29-57（2008；Zbl 1325.62178号)]). 例如，由于动态系统模型的模型参数不受测量过程的影响，因此可以有效地处理波之间时间间隔不等的数据。连续离散状态空间模型是连续时间动力学（随机微分方程，SDE）和离散时间噪声测量的组合。利用卡尔曼滤波和结构方程模型讨论了线性面板模型的最大似然估计。纯时间序列和相关面板数据（例如具有随机时间效应）可以通过SEM方法进行精确处理。非线性面板模型的估计采用近似滤波方法，如扩展卡尔曼滤波器（EKF）、局部线性化滤波器（LLF）、高斯-海米特滤波器（GHF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。同样，通过将面板单元堆叠在向量Itóequation中来处理相关面板。最后，讨论了空间动力学模型。状态变量是作为随机偏微分方程（SPDE）的解给出的随机场，由时空白噪声驱动。此外，利用噪声和采样测量对场进行滤波和估计。 引用于4文件 MSC公司： 62M40型 随机字段；图像分析 62M20型 随机过程的推断与预测 60G35型 信号检测和滤波（随机过程方面） 60 H10型 随机常微分方程（随机分析方面） 2015年1月62日 贝叶斯推断 62升10 顺序统计分析 关键词：连续离散状态空间模型;随机微分方程;微积分;取样;卡尔曼滤波;近似非线性滤波;结构方程建模;空间模型;随机场;随机偏微分方程 引文：Zbl 1325.62178号 软件：LSDE公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Singer}，AStA，高级统计分析。95，第4号，375--413（2011；Zbl 1325.62180） 全文： 内政部 参考文献： [1] Abrikosov，A.，Gorkov，L.，Dzyaloshinsky，I.：统计物理中的量子场论方法。纽约多佛（1963）·Zbl 0135.45003号 [2] 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