Smoothing algorithms for state–space models

Artikeleigenschaften
Zitieren
Briers, Mark, et al. “Smoothing Algorithms for state–space Models”. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, vol. 62, no. 1, 2009, pp. 61-89, https://doi.org/10.1007/s10463-009-0236-2.
Briers, M., Doucet, A., & Maskell, S. (2009). Smoothing algorithms for state–space models. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 62(1), 61-89. https://doi.org/10.1007/s10463-009-0236-2
Briers M, Doucet A, Maskell S. Smoothing algorithms for state–space models. Annals of the Institute of Statistical Mathematics. 2009;62(1):61-89.
Auffrischen
Referenzanalyse
Die Kategorie Science: Mathematics: Probabilities. Mathematical statistics 5 ist die am häufigsten vertretene unter den Referenzen in diesem Artikel.Es umfasst hauptsächlich Studien von Journal of the American Statistical AssociationDie folgende Grafik veranschaulicht die Anzahl der referenzierten Veröffentlichungen pro Jahr.
Referenzen, die in diesem Artikel nach Jahr verwendet werden
Zitate
Zitationsanalyse
Die erste Studie, die diesen Artikel zitiert hat, trug den Titel An Overview of Sequential Monte Carlo Methods for Parameter Estimation in General State-Space Models und wurde in 2009. veröffentlicht. Die aktuellste Zitierung stammt aus einer 2024 Studie mit dem Titel An Overview of Sequential Monte Carlo Methods for Parameter Estimation in General State-Space Models Seinen Höhepunkt an Zitierungen erreichte dieser Artikel in 2018 mit 13 Zitierungen.Es wurde in 78 verschiedenen Zeitschriften zitiert., 14% davon sind Open Access. Unter den verwandten Fachzeitschriften wurde diese Forschung am häufigsten von IEEE Transactions on Signal Processing zitiert, mit 16 Zitierungen. Die folgende Grafik veranschaulicht die jährlichen Zitationstrends für diesen Artikel.
Zitate verwendeten diesen Artikel für Jahr