序列贝叶斯推断

Sequential Bayesian Inference，即递归贝叶斯估计，是在时间序列背景下进行的一种统计推断方法，旨在对隐含状态空间模型进行实时更新和估计。该方法通过不断结合新的观测数据，利用贝叶斯定理逐步修正模型参数的后验分布，从而实现对系统状态的动态推断。其在信号处理、机器人导航、金融预测等领域具有重要应用价值。