Cómo estimar parámetros para un filtro de Kalman

Question

En una pregunta anterior, me preguntó sobre el ajuste de distribuciones a algunos no-Gaussiano datos empíricos.

Se sugirió que me fuera de línea, que yo podría tratar de la suposición de que los datos se Gaussiano y ajuste de un filtro de Kalman en primer lugar. Entonces, dependiendo de los errores, decidir si vale la pena desarrollar algo más elegante. Que tiene sentido.

Así, con un bonito conjunto de datos de series de tiempo, necesito cálculo de varias variables para un filtro de Kalman para ejecutar.

(Seguro, probablemente hay un paquete de R en algún lugar, pero, de hecho, quiero aprender cómo hacer esto por mí mismo.)

Answer 1

Max Welling tiene un buen tutorial que describe todas las ecuaciones de filtrado y suavizado de Kalman, así como la estimación de parámetros. Este puede ser un buen lugar para comenzar.

Answer 2

El método habitual es utilizar la estimación de máxima verosimilitud . Básicamente, necesita una función de probabilidad y luego ejecutar un optimizador estándar (como optim ) para maximizar su probabilidad.