Key points are not available for this paper at this time.
Resumo: Mostramos como definir e então calcular eficientemente a verossimilhança marginal de um modelo ARIMA com observações ausentes. O cálculo é realizado utilizando a versão univariada do filtro de Kalman modificado introduzido por Ansley e Kohn (1985a), que permite um vetor de estado inicial parcialmente difuso. Também mostramos como prever e interpolar observações ausentes e obter o erro quadrático médio da estimativa.
Kohn et al. (Mon,) estudaram essa questão.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: