Teorema de Masreliez

El teorema de Masreliez es un algoritmo recursivo a menudo empleado en estadística robusta y el método matemático^[1] de filtros de Kalman extendidos^[2] y lleva el nombre del físico C. Johan Masreliez, su autor.

Historial

La tesis doctoral de Masreliez (1972) se trataba de "Estimación robusta" y sacó un estimador de una especie de promedio robusto.^[3] Este estimador garantiza siempre una varianza máxima para las distribuciónes simétricas, que tienen un grado conocido de error probable en cada "cola" con independencia de cómo la distribución se presenta como el resto. Luego se usó para diseñar un filtro de Kalman robusto como “una aproximación de filtrado no-Gausiano con ecuación de estado lineal y ecuación de observaciones también lineal”.^[4]

Aplicaciones

El teorema desde entonces ha logrado varios aprovechamientos,^[5] por ejemplo estimar con precisión el promedio condicionado en situaciones de observación no-Gausianos.^[6] Otras son

Véase también

Notas y referencias

↑ Bernhard Spangl et al.;Approximate Conditional-mean Type Filtering for State-space Models, Universität für Bodenkultur, Wien (2008).
↑ T. Cipra & A. Rubio; Kalman filter with a non-linear non-Gaussian observation relation, Trabajos de Estadística (1991), Volume 6, Number 2, 111-119, DOI: 10.1007/BF02873526 .
↑ Masreliez, C. J.; Robust recursive estimation and filtering, Ph.D. dissertation, University of Washington, Seattle, 1972.
↑ Masreliez, C. J. Approximate non-Gaussian filtering with linear state and observation relations, IEEE Trans. Auto. Control - 20 (1975), pág. 107--110.
↑ 150 citas relevantes Archivado el 8 de octubre de 2011 en Wayback Machine., Academic research.
↑ Mehmet Ertu rul Çelebi and Ludwik Kurz; Robust locally optimal filters: Kalman and Bayesian estimation theory, Information Sciences Vol 92, Issues 1-4, July 1996, pag 1-32 (1996).
↑ Henri Pesonen; Robust estimation techniques for GNSS positioning Archivado el 3 de marzo de 2016 en Wayback Machine., NAV07-The Navigation Conference and Exhibition (2007), London.

Enlaces externos

Trabajos de Estadística , tratados relevantes en castellano.

Datos: Q1216708

[1] Bernhard Spangl et al.;Approximate Conditional-mean Type Filtering for State-space Models, Universität für Bodenkultur, Wien (2008).

[2] T. Cipra & A. Rubio; Kalman filter with a non-linear non-Gaussian observation relation, Trabajos de Estadística (1991), Volume 6, Number 2, 111-119, DOI: 10.1007/BF02873526 .

[3] Masreliez, C. J.; Robust recursive estimation and filtering, Ph.D. dissertation, University of Washington, Seattle, 1972.

[4] Masreliez, C. J. Approximate non-Gaussian filtering with linear state and observation relations, IEEE Trans. Auto. Control - 20 (1975), pág. 107--110.

[5] 150 citas relevantes Archivado el 8 de octubre de 2011 en Wayback Machine., Academic research.

[6] Mehmet Ertu rul Çelebi and Ludwik Kurz; Robust locally optimal filters: Kalman and Bayesian estimation theory, Information Sciences Vol 92, Issues 1-4, July 1996, pag 1-32 (1996).

[7] Henri Pesonen; Robust estimation techniques for GNSS positioning Archivado el 3 de marzo de 2016 en Wayback Machine., NAV07-The Navigation Conference and Exhibition (2007), London.

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