カルマンフィルタ　Ｒを使った時系列予測と状態空間モデル

時代の要請に応えて、あのワンポイントシリーズに統計学分野が登場！注目すべき概念や手法、つまずきやすいポイントを一点集中解説！

目次

第１章　確率分布と時系列に関する準備事項（多変量確率分布の基礎
時系列の基礎と代表的な時系列モデル）
第２章　ローカルレベルモデル（状態の推定と観測値の予測
初期化とパラメータ推定　ほか）
第３章　線形ガウス状態空間モデル（線形ガウス状態空間モデルの解析手法
線形ガウスモデルの設計と解析）
第４章　線形非ガウス状態空間モデル（条件付きモードとガウス近似モデルの導出
インポータンス・サンプリング　ほか）
第５章　非線形非ガウス状態空間モデル（フィルタリング、状態平滑化、長期予測の漸化式
粒子フィルタ　ほか）

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