Estimation of dynamic models using kernel density

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RECERCAT Principal > Universitat Politècnica de Catalunya > Documents de recerca > Visualizar documento

Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/11106

dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Estadística i Investigació Operativa
dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. LIAM - Laboratori de Modelització i Anàlisi de la Informació
dc.contributor.author	Font, X
dc.contributor.author	Muñoz Gracia, María del Pilar
dc.contributor.author	Martí Recober, Manuel
dc.date	2002-08
dc.identifier.citation	Font, X.; Muñoz, M.; Marti, M. Estimation of dynamic models using kernel density. A: International Conference on Computational Statistics. "15th International Conference on Computational Statistics". Berlín: 2002, p. 49-50.
dc.identifier.citation	0873-4275
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2117/11106
dc.language.iso	eng
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Estadística matemàtica::Sèries temporals
dc.subject	Mathematical models
dc.subject	Time-series analysis
dc.subject	Linear models (Statistics)
dc.subject	Models matemàtics
dc.subject	Sèries temporals -- Anàlisi
dc.subject	Models lineals (Estadística)
dc.title	Estimation of dynamic models using kernel density
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.description.abstract	The objective of this work is to present a simple approach to deal with a dynamic model without imposing any assumptions on the error distribution. Using a state-space representation the model does not need any optimization procedure to estimate the system parameters because it is optimized during an iterative process of prediction and filtering. The kernel approach obviates the need to estimate the usual unknown paramenters related to error densities.

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