Байесовский подход к анализу тренда и сезонности в марковской модели нестационарной регрессии

Скачать account_balance Скачать insert_drive_file

Авторы:

Кононенко Д.С.

Издание:

Тр. конф. "Информационные Технологии и Системы". 2011. С. 433–437.

Абстракт:

В работе рассматривается байесовский подход к задаче оценивания модели сигнала в рамках скрытой марковской модели. Предлагается способ моделирования тренда и сезонности в рамках линейной нормальной модели нестационарной регрессии. Задача решается с помощью обобщенной процедуры динамического программирования, работающей за линейное от длины сигнала время. Описывается вычислительный эксперимент на модельных данных.

Ключевые слова: Аппроксимация, Анализ данных