R语言状态空间模型和卡尔曼滤波预测酒精死亡人数时间序列
状态空间建模是一种高效、灵活的方法，用于对大量的时间序列和其他数据进行统计推断。本文介绍了状态空间建模，其观测值来自指数族，即高斯、泊松、二项、负二项和伽马分布。
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卡尔曼滤波器：用R语言中的KFAS建模时间序列
ARIMA等传统模型有一个主要缺点 – 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化。
状态空间建模是一种高效、灵活的方法，用于对大量的时间序列和其他数据进行统计推断。本文介绍了状态空间建模，其观测值来自指数族，即高斯、泊松、二项、负二项和伽马分布。
ARIMA等传统模型有一个主要缺点 – 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化。