statsmodels.tsa.statespace.kalman_filter.KalmanFilter.filter¶

KalmanFilter.filter(filter_method=None, inversion_method=None, stability_method=None, conserve_memory=None, filter_timing=None, tolerance=None, loglikelihood_burn=None, complex_step=False)[source]¶

将卡尔曼滤波器应用于状态空间模型。

Parameters:¶

filter_methodint, optional

确定使用哪种卡尔曼滤波器。默认是传统的。

inversion_methodint, optional

确定使用哪种反演技术。默认是使用Cholesky分解。

stability_methodint, optional

确定使用哪种数值稳定性技术。默认是强制预测状态协方差矩阵的对称性。

conserve_memoryint, optional

确定要存储过滤器的哪些输出。默认是存储所有内容。

filter_timingint, optional

确定过滤器的时序约定。默认是Durbin和Koopman（2012）中的约定，其中过滤器使用预测值进行初始化。

tolerancefloat, optional

卡尔曼滤波器确定收敛到稳态的容差。默认值为1e-19。

loglikelihood_burnint, optional

在记录对数似然之前，初始阶段的数量。默认值为 0。

注释

此函数默认情况下不计算平滑所需的变量。