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基于非线性滤波算法的面板数据连续离散状态空间建模。英语(英语) Zbl 1325.62180
摘要:与传统的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(参见作者[Stat.Neerl。62,第1期,29–57(2008年;Zbl 1325.62178)]). 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相等的数据。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(如随机时间效应)可以用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(EKF)、局部线性化滤波器(LLF)、Gauss-Hermite滤波器(GHF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。同样,相关面板的处理方法是将面板单元堆叠在向量Itô方程中。
最后,讨论了空间动力学模型。状态变量是随机偏微分方程(SPDE)在时空白噪声驱动下解的随机场。此外,利用噪声和采样测量对场进行滤波和估计。

理学硕士:
62米40 随机场;图像分析
62平方米 随机过程推理与预测
60G35型 信号检测与滤波(随机过程方面)
60小时10分 随机常微分方程(随机分析方面)
15层62层 贝叶斯推理
62L10型 序贯统计分析
软件:
LSDE
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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