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R语言:状态空间模型和卡尔曼滤波预测酒精死亡人数时间序列
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原文链接:http://tecdat.cn/?p=22665 原文出处:拓端数据部落公众号 状态空间建模是一种高效、灵活的方法,用于对大量的时间序列和其他数据进行统计推断。本文介绍了状态空间建模,其观测值来自指数族,即高斯、泊松、二项、负二项和伽马分布。在介绍了高斯和非高斯状态空间模型的基本理论后,提供了一个泊松时间序列预测的说明性例子。最后,介绍了与拟合非高斯时间序列建模的其他方法的比较。
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