seir模型参数估计
2022-11-29 14:32:17 5KB python
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EM(expectation-maximization)算法是Dempster,Laird和Rubin(DLR)三个人在1977年正式提出的.主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计。ppt中包含以下内容: 算法介绍 EM算法 GEM算法性质 EM算法解释 EM不足及改进 作者:尤全增 ultimateyou@gmail.com
2022-11-05 20:58:12 520KB 模型参数估计
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离散控制Matlab代码潜在Alpha模型估算代码的文档 作者: Philippe Casgrain 电子邮件: MATLAB和C代码的此集合可用于通过EM算法估算纯跳跃潜在alpha模型中的参数。 有关这些模型和估计算法以及它们在算法交易中的使用的更多信息,请参见[^ fn1]。 注意:在此存储库中找到的许多C代码都是基于的经典HMM的Forward-Backward算法的C / mex实现。 该算法的原始代码以及不同实现方式的比较。 价格过程模型 我们考虑资产价格过程$ S_t $的连续时间模型,该模型由潜在的隐马尔可夫链$ \ Theta $驱动。 我们假设此特定模型的动力学表示为$$ dS_t = \ delta \ left(dN_t ^ +-dN_t ^-\ right); $ $$,其中$ \ delta> 0 $表示刻度尺寸,而$ N_t ^ \ pm $是具有相应随机强度$ \ lambda_t ^ {\ pm} $的泊松过程。 我们假设强度过程采用如下形式$ $$ \ lambda_t ^ {\ pm} = \ sigma + \ kappa(\ Theta_t-S
2022-10-28 21:51:10 1.71MB 系统开源
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Inverse Problem Theory and Methods for Model Parameter Estimation (模型参数估计的反问题理论与方法) 作者:(意大利)(Albert Tarantola)塔兰托拉 PDF格式,英文。
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AR 模型参数估计完整代码 附代码详细说明
2022-06-18 22:05:12 3KB 信号处理 数字信号处理 AR模型
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EM算法在混合正态分布模型参数估计中的应用研究.docx
2022-05-29 14:06:23 1.08MB 算法 文档资料
使用 MLE 和卡尔曼滤波器估计 Schwartz-Smith (2000) 论文(商品价格的短期变化和长期动态)中提出的 2 因子模型的模型参数。 然后根据估计的参数生成两个因子。 此代码允许用户根据提供的每日数据轻松选择不同的数据频率,在提供的总数据集的子样本上估计模型,在估计中从提供的数据集中添加或删除一些未来合约,选择初始猜测为参数和初始状态。 此代码还运行几何布朗运动模型和用作基准的 Ornstein-Uhlenbeck 模型的估计。 然后将 Schwartz-Smith 2 因子模型通过 Log-L 分数、LR 检验和 p 值以及生成的未来曲线与观察到的曲线之间的误差统计(平均误差、平均绝对值)与两个一因子模型进行比较误差,误差的标准差)。 这两个状态变量最终呈现在图表中(参见屏幕截图)。 编写此代码是为了在我的硕士学位论文中进行研究: http : //www.lun
2022-05-03 14:46:32 311KB matlab
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基于SVD_TSL算法的ARMA模型的参数估计
2021-12-21 21:30:25 2KB SVD_TSL ARMA模型 参数估计
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模式识别-贝叶斯估计—手写数字概率模型参数估计与识别代码,附带测试集和训练集,带有详细注释及各部分具体流程分类和说明。有利于读者弄懂原理和具体流程
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matlab 均方误差的代码 Kalman filter estimation Email: autuanliu@163.com !!!本库的所有文件,作者保留一切版权,在未经作者许可,请不要擅自使用或者发表!!! Docs Notes: 所有的原始数据文件可以使用data目录下的matlab代码生成 本库包含四种自回归模型系数估计的算法 FROLS bi-KF FROKF(暂未发表,但可用, 引用请联系作者) bi-KF-SGD(暂未发表,但可用, 引用请联系作者) 主题 卡尔曼滤波器 自回归模型 系数估计 格兰杰因果 FROLS(Forward-Regression Orthogonal Least Square) FROKF(暂未发表,但可用, 引用请联系作者) SGD 编程语言 Matlab Python FROKF 系数估计 FROKF 效果示意 估计系数的均值比较 估计系数的方差比较 估计系数的误差比较 安装 pip install kalman-estimation 1 Theory 1.1 线性一维系统 1.1.1 系统表示 $$x_k=ax_{k-1}+bu_k+w_
2021-08-02 23:54:43 7.11MB 系统开源
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