時系列データの確率モデルの一つ
- 時刻：\(t=1,\ldots,T\)
- 状態ベクトル：\(\mathbf{x}^{(t)}\)
- 観測時系列：\(\mathbf{y}^{(t)}\)
- システムノイズ：\(\mathbf{v}^{(t)}\sim N(0,\Sigma_1^{(t)})\) -- 正規分布に従う
- 観測ノイズ：\(\mathbf{w}^{(t)}\sim N(0,\Sigma_2^{(t)})\) -- 正規分布に従う
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．
状態空間モデルは，関数 \(F^{(t)}\) と \(H^{(t)}\) 一般に次式で表せる．
- システムモデル：\(\mathbf{x}^{(t)}=F^{(t)}(\mathbf{x}^{(t-1)},\mathbf{v}^{(t)})\)
- 観測モデル：\(\mathbf{y}^{(t)}=H^{(t)}(\mathbf{x}^{(t)},\mathbf{w}^{(t)})\)
-- しましま
関連項目†
リンク集†
関連文献†
![[PukiWiki]](image/ibisforest.png "[PukiWiki]")
