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Séance de cours

Filtre Kalman: Séries chronologiques

Dans cours

MATH-342: Time series

A first course in statistical time series analysis and applications. ...

Description

Cette séance de cours couvre la modélisation structurelle, les modèles d'espace d'état, et le filtre Kalman dans le contexte de l'analyse des séries chronologiques. Les sujets comprennent les modèles de tendance locale et linéaire, les erreurs de prédiction et l'estimateur carré moyen minimum. L'instructeur discute de la solution intelligente à la prédiction, de la variance des erreurs de prédiction et de l'estimation des vecteurs d'état non observés.

Enseignant·e

Sofia Charlotta Olhede

Sofia Olhede is a professor of Statistics at EPFL in Switzerland. She joined UCL prior to this in 2007, before which she was a senior lecturer of statistics (associate professor) at Imperial College London (2006-2007), a lecturer of statistics (assistant professor) (2002-2006), where she also completed her PhD in 2003 and MSci in 2000. She has held three research fellowships while at UCL: UK Engineering and Physical Sciences Springboard fellowship as well as a five-year Leadership fellowship, and now holds a European Research Council Consolidator fellowship. Sofia has contributed to the study of stochastic processes; time series, random fields and networks. Sofia was part of the multi-institutional team that set up the UK national data science institute, the Alan Turing Institute. She organised and served as chair of the science committee that developed the initial 500 000 pounds scientific programme of the institute; peer-reviewing over 100 workshop proposals and hosting over 30. She also chaired the first recruitment wave of the institute hiring 13 data scientists as a multi-university recruitment drive. Sofia was a member of the Royal Society and British Academy Data Governance Working Group, and the Royal Society working group on machine learning. Most recently she was one of 3 commissioners on a law society commission on the usage of algorithms in the justice system.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Régression (statistiques)

Inférence statistique: Statistique mathématique

Concepts associés (32)

Filtre de Kalman

vignette| Concept de base du filtre de Kalman. En statistique et en théorie du contrôle, le filtre de Kalman est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états d'un système dynamique à partir d'une série de mesures incomplètes ou bruitées. Le filtre a été nommé d'après le mathématicien et informaticien américain d'origine hongroise Rudolf Kálmán. Le filtre de Kalman est utilisé dans une large gamme de domaines technologiques (radar, vision électronique, communication...).

Série temporelle

thumb|Exemple de visualisation de données montrant une tendances à moyen et long terme au réchauffement, à partir des séries temporelles de températures par pays (ici regroupés par continents, du nord au sud) pour les années 1901 à 2018. Une série temporelle, ou série chronologique, est une suite de valeurs numériques représentant l'évolution d'une quantité spécifique au cours du temps. De telles suites de variables aléatoires peuvent être exprimées mathématiquement afin d'en analyser le comportement, généralement pour comprendre son évolution passée et pour en prévoir le comportement futur.

Biologie structurale

vignette|droite|Structure 3D de la myoglobine du grand cachalot (PDB ID 1MBO), la première protéine dont la structure a été résolue par cristallographie aux rayons X par John Kendrew et al. en 1958. La biologie structurale est la branche de la biologie qui étudie la structure et l'organisation spatiale des macromolécules biologiques, principalement les protéines et les acides nucléiques.

Structural genomics

Structural genomics seeks to describe the 3-dimensional structure of every protein encoded by a given genome. This genome-based approach allows for a high-throughput method of structure determination by a combination of experimental and modeling approaches. The principal difference between structural genomics and traditional structural prediction is that structural genomics attempts to determine the structure of every protein encoded by the genome, rather than focusing on one particular protein.

Bioinformatique structurale

vignette|262x262px| Structure tridimensionnelle d'une protéine La bioinformatique structurale est la branche de la bio-informatique liée à l'analyse et à la prédiction de la structure tridimensionnelle des macromolécules biologiques telles que les protéines, l'ARN et l'ADN. Elle traite des généralisations sur les structures tridimensionnelles des macromolécules, telles que les comparaisons des repliements globaux et des motifs locaux, les principes du repliement moléculaire, l'évolution, les interactions de liaison et les relations structure/fonction, en travaillant à la fois à partir de structures résolues expérimentalement et de modèles informatiques.

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Explore la modélisation structurelle dans les séries chronologiques et introduit le filtre Kalman pour la prédiction et l'estimation.

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Explore les critères de sélection des modèles comme l'AIC, le BIC et le Cp en statistique pour la science des données.

Introduction à la détection quantique: estimation des paramètres et informations sur les pêcheurs

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Estimation : Estimateur linéaire

Explore l'estimation linéaire, les critères optimaux et le principe d'orthogonalité pour de bons choix en matière d'estimation.

Estimation et intervalles de confiance

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