状态模型的极大似然估计

资 源 简 介

状态模型的极大似然估计

详 情 说 明

状态空间模型的极大似然估计是一种重要的统计推断方法，它通过观测数据来估计模型中的未知参数。这种方法的核心思想是找到能够使观测数据出现概率最大化的参数值。

在状态空间模型中，由于存在隐含的状态变量，直接进行极大似然估计往往比较困难。这时，期望最大化（EM）算法提供了一种有效的解决方案。EM算法通过交替进行期望步骤（E步）和最大化步骤（M步）来逐步逼近最优参数。

卡尔曼滤波及其平滑器在状态空间模型的极大似然估计中扮演着关键角色。它们用于估计隐含状态变量的分布，这是EM算法中E步的重要组成部分。

实际应用中，通常会结合bootstrap等统计推断技术来评估估计结果的可靠性。这些方法为状态空间模型的参数估计和模型验证提供了完整的工具链。