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カルマンフィルタ・予測・平滑化で状態を逐次推定する - Qiita
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カルマンフィルタ・予測・平滑化で状態を逐次推定する - Qiita
はじめに 状態空間モデルにおいて状態を逐次的に推定する有名な手法の1つにカルマンフィルタというもの... はじめに 状態空間モデルにおいて状態を逐次的に推定する有名な手法の1つにカルマンフィルタというものがあります。 カルマンフィルタなどを用いて出来る事・概要・手順・numpyを用いた行列実装をまとめてみました。 この記事の対象としている人 確率分布の計算はなんとなくわかる 状態空間の概念はなんとなくわかる カルマンフィルタはよく知らない numpyの行列実装の仕方を知りたい カルマンフィルタで出来る事 カルマンフィルタを使うと、ノイズ混じりの観測データから、観測ノイズを取り除いた状態を逐次推定できます。 こんな感じです。 経済やマーケティングの文脈においては、時系列データの平滑化やトレンドの把握、少し先の予測などに使われます。 ある事象に対して、時点1から時点tまで時系列に沿って観測したデータ$y_{1:t}$があるとします。 例えば、DAU(Daily Active User, 1日あたり