Sequentielle Bayes'sche Inferenz

Sequential Bayesian Inference, auch bekannt als rekursive Bayessche Schätzung, ist eine statistische Inferenzmethode, die im Kontext von Zeitreihen angewendet wird und darauf abzielt, verborgene Zustandsraummodelle in Echtzeit zu aktualisieren und zu schätzen. Diese Methode verfeinert die A-posteriori-Verteilung der Modellparameter schrittweise, indem sie kontinuierlich neue Beobachtungsdaten unter Verwendung des Bayesschen Theorems einbezieht, wodurch eine dynamische Inferenz des Systemzustands erreicht wird. Sie hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie Signalverarbeitung, Roboternavigation, Finanzprognose und anderen.