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Evaluation of convergence rate in the central limit theorem for theKalman filter

机译:卡尔曼滤波器中心极限定理中收敛速度的估计

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摘要

State-space models are used for modeling of many physical and economic processes. An asymptotic distribution theory for the state estimate from a Kalman filter in the absence of the usual Gaussian assumption was presented by Spall and Wall (1984). They proved the central limit theorem for state estimators when the random terms in the model have arbitrary distribution. In this study, some convergence rates in the central limit theorem are given. These convergence rates are used for the development of a nonparametric test of the validity of the model
机译:状态空间模型用于许多物理和经济过程的建模。 Spall and Wall(1984)提出了一种在没有通常的高斯假设的情况下从卡尔曼滤波器进行状态估计的渐近分布理论。当模型中的随机项具有任意分布时,他们证明了状态估计器的中心极限定理。在这项研究中,给出了中心极限定理中的一些收敛速度。这些收敛速度用于开发模型有效性的非参数检验

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