統計学輪講（第26回）

    統計学輪講（第26回）
    日時      2017年12月19日(火)    15時45分～16時35分
    場所      経済学部新棟３階第３教室
    講演者    小川 大貴 (経済M1)
    演題      Augmented Particle Filter

    概要
    状態空間モデルが非線形の場合に用いられる分析手法の一つに粒子フィルタ(particle 
    filter)があり、
    粒子(particle)と呼ばれる乱数を多数発生させてフィルタリングの計算を行う。
    粒子フィルタは提案分布の選択によってさらにいくつかの種類に分かれる。
    本発表では、その中で特に精度がよいことが知られている補助粒子フィルタ(auxiliary 
    particle filter)と、
    最近提案されたaugmented particle 
    filterの二つを主に紹介し、それらの有効性を比較する。

    参考文献
    [1]:Pitt, M. K., & Shepard, N. (1999). Filtering via Simulation: 
    Auxiliary Particle Filters. Journal of the American Statistical 
    Association, 94(446), 590–599.
    [2]:Yun, J., Yang, F., & Chen, Y. (2017). Augmented Particle Filters. 
    Journal of the American Statistical Association, 112(517), 300–313.