Если у меня есть серия наблюдений, скажем, 100 выборок x и y. Достаточно ли этого, чтобы предсказать 101-й y, соответствующий значению x? Могу ли я использовать часть этих данных из 100 выборок для обновления некоторых значений (учитывая, что существует шум и некоторые данные могут быть повреждены)?
Фильтр Калмана со 100 выборками данных, содержащими шум
comment
Я голосую за то, чтобы закрыть этот вопрос как не по теме, потому что он не о коде.
- person Jim G. schedule 18.07.2017
Ответы (1)
Переполнение стека направлено на кодирование, поэтому, если у вас есть код, который, как вы ожидаете, будет работать, а он не работает, вы должны опубликовать его со своим вопросом.
Фильтр Калмана может помочь в описанной вами проблеме, если у вас есть модель зависимости y от x. Так, например, если ваша модель такова: y = a * x + b + гауссовский шум, то фильтр Калмана — это один из способов оценить «a» и «b», которые затем позволят вам предсказать 101-й y. от 101-го х.
person
Keith Brodie
schedule
04.12.2016
