状態空間モデルにおけるFilteringとSmoothingの違いを理解する

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AIで作成し、掲載基準に基づいて自動選定した要約です。

• Filteringは過去の観測から現在の状態を推定し、Smoothingは未来の観測も使って過去の状態を推定し直す
• Filteringはp(x_t|y_{1:t})を計算し、Smoothingはp(x_t|y_{1:T})を計算する。予測ステップとベイズ更新、後ろ向きの尤度計算が主な手順
• SmoothingはFilteringより19%高い推定精度を示し、信用区間も狭くなるが、両者のアンサンブルでさらに精度向上が可能である。