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- ¿Qué es Kalman suave?
- ¿Por qué usar Kalman Smoother?
- ¿Puedes explicar cómo usar un filtro Kalman para el pronóstico de series de tiempo??
- ¿Por qué es mejor Kalman Filter??
¿Qué es Kalman suave?
El filtro Kalman y más suaves son un conjunto de ecuaciones que calculan eficientemente la distribución posterior sobre los estados latentes de un modelo de espacio de estado lineal dados algunos datos observados. Las ecuaciones de Kalman no llevan a cabo ningún aprendizaje.
¿Por qué usar Kalman Smoother?
Las buenas razones para el suavizado de Kalman son: el Kalman Smoother proporciona muy buenas imputaciones (i.mi. valores imputados) para valores faltantes en su serie de tiempo. El Kalman Smoother proporciona muy buenas estimaciones del vector estatal en el período histórico.
¿Puedes explicar cómo usar un filtro Kalman para el pronóstico de series de tiempo??
El algoritmo de filtro de Kalman utiliza una serie de mediciones observadas con el tiempo, que contienen ruido y otras inexactitudes, y produce estimaciones de variables desconocidas. Esta estimación tiende a ser más precisa que las basadas solo en una sola medida.
¿Por qué es mejor Kalman Filter??
Los filtros de Kalman se utilizan para estimar de manera óptima las variables de intereses cuando no se pueden medir directamente, pero hay una medición indirecta disponible. También se utilizan para encontrar la mejor estimación de los estados combinando mediciones de varios sensores en presencia de ruido.
