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Repeated surveys and the Kalman filter

机译:重复测量和卡尔曼滤波器

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摘要

The time-series nature of repeated surveys is seldom taken into account. The few studies that do so smooth the period-wise estimates without using the cross-sectional information. This leads to inefficient estimation. We present a statistical model of repeated surveys and construct a computationally simple estimator based on the Kalman filter algorithm. The method efficiently uses the whole underlying data set, but only the first and second moments of the data are required for computational purposes.
机译:很少考虑重复调查的时间序列性质。很少有研究可以在不使用横截面信息的情况下,使周期估算更加平滑。这导致估计效率低下。我们提出了重复调查的统计模型,并基于卡尔曼滤波算法构造了计算简单的估计器。该方法有效地使用了整个基础数据集,但是出于计算目的,仅需要数据的第一和第二时刻。

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