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卡布拉尔，塞尔索·罗穆洛·巴博萨；西贝勒·奎罗斯（Cibele Queiroz）达西尔瓦（da-Silva）；米贡，赫里奥·S。

状态参数初始分布的扩展偏正态动态线性模型。 （英语） Zbl 1506.62031号

计算。统计数据分析。 74, 64-80 (2014).
摘要：我们开发了一个贝叶斯动态模型，用于建模和预测多元时间序列，该模型放松了状态空间参数初始分布的正态性假设，并用一类更灵活的分布替换它，我们称之为广义偏正态（GSN）分布我们开发了经典卡尔曼滤波器的一个版本，再次获得了GSN预测和滤波分布。由于我们假设随机波动协方差未知，为了进行贝叶斯推断，开发了吉布斯型采样算法。为了证明我们提出的模型的有效性，我们进行了两个模拟实验，场景接近实际问题。最后，我们将我们的技术应用于实际数据集。

引用于2文件

MSC公司：

62-08 统计学相关问题的计算方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
62H10型 统计的多元分布
62M20型 随机过程推断和预测

关键词：

动态模型；偏正态分布；贝叶斯分析；卡尔曼滤波器；吉布斯采样器

软件：

数据链路管理；锡；R（右）；sspir公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.R.B.Cabral}等人，计算。统计数据分析。74、64-80（2014；Zbl 1506.62031）
全文： 内政部

参考文献：

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