Calculates adaptive autoregressive (AAR) and adaptive autoregressive moving average estimates (AARMA)

资 源 简 介

Calculates adaptive autoregressive (AAR) and adaptive autoregressive moving average estimates (AARMA)of real-valued data series using Kalman filter algorithm.

详 情 说 明

在这个文本中，我们介绍如何使用卡尔曼滤波算法来计算实数数据序列的自适应自回归（AAR）和自适应自回归移动平均（AARMA）估计。卡尔曼滤波算法是一种递归滤波算法，可用于估计由一系列观测值组成的状态的最优线性无偏估计。在这个过程中，我们将介绍卡尔曼滤波算法的基本思想和数学原理，以及如何将其应用于实际数据序列的估计中。我们还将讨论如何选择合适的模型参数，以及如何评估估计结果的准确性和稳定性。通过本文的阅读，您将学习到使用卡尔曼滤波算法进行时间序列分析的基本方法，以及如何将其应用于实际问题中。