Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
The Expectation Maximization algorithm for the state space model with correlated errors
Año:2016
Áreas de investigación
  • Estadística,
  • Ingenierías
Datos
Descripción
The state space model is a well known and used time series model, specially when dealing with multivariate time series. In practice, this model can be estimated using the Expectation Maximization algorithm assuming both the error in the state equation and the error in the observation equation are not mutually correlated. However, there are some situations where this hypothesis is no longer valid. In this work the equations for estimating the state space model with correlated errors using the Expectation Maximization algorithm are presented. Finally, these equations are applied to time series of acceleration data measured in civil engineering structures, one example of multivariate state space model with correlated errors.
Internacional
Si
Nombre congreso
22nd International Conference on Computational Statistics
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Oviedo, Spain
Revisores
Si
ISBN o ISSN
0000000000
DOI
Fecha inicio congreso
23/08/2016
Fecha fin congreso
26/08/2016
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10
Título de las actas
Proceedings of the 22nd International Conference on Computational Statistics
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Francisco Javier Cara Cañas (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Estadística computacional y Modelado estocástico
  • Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
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