* 一般状態空間モデル (generalized linear model) [#cda7e752]

//ここには %項目の説明を書いてください.よろしければ署名しておいてください.

時系列データの確率モデルの一つ.粒子フィルタで用いられる.

-時刻:\(t=1,\ldots,T\)
-状態ベクトル:\(\mathbf{x}^{(t)}\)
-観測時系列:\(\mathbf{y}^{(t)}\)

観測ベクトルは背後にある状態ベクトルに依存してきまり,
状態ベクトルは前の時刻の状態ベクトルに依存して決まる.
状態空間モデルではガウス分布のノイズに限定していたが,一般化状態空間モデルでは他の確率分布のノイズも許す.

一般状態空間モデルは,一般に次のような条件付分布でモデル化される.
-''システムモデル'':\(\mathbf{x}^{(t)}\sim Q^{(t)}(\cdot|\mathbf{x}^{(t-1)})\)
-''観測モデル'':\(\mathbf{y}^{(t)}=R^{(t)}(\cdot|\mathbf{x}^{(t)})\)

> -- しましま


**関連項目 [#u4a816e9]

//英語や同義語のあとに,#brで区切って関連する項目をリストしてください.
-[[generalized state space model]]
#br
-[[粒子フィルタ]]
-[[状態空間モデル]]
#br
-[[検索:一般状態空間モデル]]

**リンク集 [#z6941059]

//関連するWWW資源があればリンクしてください.

**関連文献 [#oa708b9b]

//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.

-[[Book/Neural Networks for Pattern Recognition]] 13.3.4節

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