著者
矢野 浩一
出版者
一般社団法人 日本統計学会
雑誌
日本統計学会誌 (ISSN:03895602)
巻号頁・発行日
vol.44, no.1, pp.189-216, 2014-09-26 (Released:2015-04-30)
参考文献数
59
被引用文献数
1

本稿では,粒子フィルタ,粒子平滑化,粒子フィルタによるパラメータ推定を解説する.粒子フィルタは非線形・非ガウス状態空間モデルの状態推定を実行するシミュレーションベースのアルゴリズムであり,1990年代初頭に発表された後,科学・技術の幅広い分野で活用されてきた.しかし,日本国内ではその知識が十分に普及しているとは言いがたいため,本稿では第2節で粒子フィルタとその適用例,第3節で粒子固定ラグ平滑化の基礎,第4節で粒子固定ラグ平滑化へのリサンプル・ムーブ法の適用,第5節で粒子フィルタと自己組織化状態空間モデルによるパラメータ推定,第6節で実物景気循環モデルの基礎と粒子フィルタを用いた状態推定例を解説する.
著者
矢野 浩一
出版者
一般社団法人 日本統計学会
雑誌
日本統計学会誌 (ISSN:03895602)
巻号頁・発行日
vol.44, no.1, pp.189-216, 2014

本稿では,粒子フィルタ,粒子平滑化,粒子フィルタによるパラメータ推定を解説する.粒子フィルタは非線形・非ガウス状態空間モデルの状態推定を実行するシミュレーションベースのアルゴリズムであり,1990年代初頭に発表された後,科学・技術の幅広い分野で活用されてきた.しかし,日本国内ではその知識が十分に普及しているとは言いがたいため,本稿では第2節で粒子フィルタとその適用例,第3節で粒子固定ラグ平滑化の基礎,第4節で粒子固定ラグ平滑化へのリサンプル・ムーブ法の適用,第5節で粒子フィルタと自己組織化状態空間モデルによるパラメータ推定,第6節で実物景気循環モデルの基礎と粒子フィルタを用いた状態推定例を解説する.