반응형 BSTS1 시계열분석(3) - 시계열 상태공간 모델, 칼만필터, 은닉 마르코프 모형, 주기도 시계열의 상태공간 모델 – 시간에 따른 상관계수 및 파라미터 변화를 허용(=정상성 조건없음)하지만 너무 많은 파라미터들이 단점 칼만필터(Kalman Filter) 잡음 포함 측정치를 바탕으로 선형 역학계 상태추정 재귀 필터 선형가우스 Model에 적용된 칼만 필터이다. 하지만 관측가능변수(직관)가 시스템을 잘 묘사하지못한다. 계산이 간단하고 미래예측/현재예측에 과거Data 저장이 불필요 측정오차에서 많은 노이즈 제거. 과거대비 최근 Data에 가중치(직전값 기반 예측) 같은 내용이나 서로 다른 수치가 동시다발적으로 여러장치에 의해 측정되는 경우 같은여러종류의 측정치를 다루는 경우 특히 유용하다. ‘요약통계’를 사용하여 지능적으로 갱신 & 실세계 잘 반영한다. 요약통계 : 각 시간단계에서 그 이전 상태들로.. 2023. 8. 16. 이전 1 다음 728x90 반응형