低计数数据的鲁棒估计的救生圈粒子滤波
摘要：离散空间上的粒子滤波方法仍然可以应用于对未知隐藏状态进行采样和边缘化的情况。然而，在这种情况下可能会出现粒子退化等问题，甚至比连续状态空间中更严重：提议的粒子很容易与数据不兼容，离散系统可能导致所有粒子的权重为零。然而，如果已知离散隐藏空间的边界，则可以利用它们来防止粒子坍塌。本文介绍了一种新颖的方法——Lifebelt Particle Filter（LBPF），用于在低计数数据出现时进行鲁棒的似然估计。LBPF将标准粒子滤波器与一个（或多个）"救生圈粒子"相结合，通过构造，这些粒子不太可能与数据不兼容。混合重采样和非重采样粒子可保留救生圈粒子，救生圈粒子和其余的粒子群一起提供从滤波分布中抽取样本的能力，并用于生成似然的估计值。LBPF可以在伪边缘框架中用于推断控制低计数离散状态空间模型的静态参数$ \theta $。本文介绍了一个应用案例，估计在流行病期间住院患者死亡和康复的概率和时间的参数。
作者：Alice Corbella, Trevelyan J. McKinley, Paul J. Birrell, Anne M. Presanis, Simon E. F. Spencer, Gareth O. Roberts, Daniela De Angelis
论文ID：2212.04400
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2022-12-09