内容説明
カルマンフィルタは、もともとは工学分野における動的システム制御の手法として提案されたものであったが、その後、時系列解析手法としてのカルマンフィルタの有用性が見出され、現在に至るまで様々な派生形が生まれるとともに、その応用範囲を拡大してきている。本書は、主にカルマンフィルタを用いた時系列解析の方法論と、データ解析の実践を解説する。
目次
第１章 確率分布と時系列に関する準備事項（多変量確率分布の基礎
時系列の基礎と代表的な時系列モデル）
第２章 ローカルレベルモデル（状態の推定と観測値の予測
初期化とパラメータ推定 ほか）
第３章 線形ガウス状態空間モデル（線形ガウス状態空間モデルの解析手法
線形ガウスモデルの設計と解析）
第４章 線形非ガウス状態空間モデル（条件付きモードとガウス近似モデルの導出
インポータンス・サンプリング ほか）
第５章 非線形非ガウス状態空間モデル（フィルタリング、状態平滑化、長期予測の漸化式
粒子フィルタ ほか）
