search for: sigma_r

...t; #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv/highgui.h> #include <opencv/cv.h> #include <R.h> #include <Rinternals.h> #include <Rmath.h> extern "C" { SEXP FiltroGaus(SEXP size1_r, SEXP size2_r, SEXP sigma_r) { int size1 = INTEGER(size1_r)[0]; int size2 = INTEGER(size2_r)[0]; double sigma = REAL(sigma_r)[0]; } } The compilation go without errors but when in R i type .C("FiltroGaus",3,3,2) the message is: Errore: INTEGER() can only be applied to a 'integer', not a &...

Hello, I would like use Kalman filter for estimating parameters of a stochastic model. I have developed the state space model but I don’t know the correct way use Kalman filter for parameter estimation. Has anybody experience in work with Kalman filter in R. I don’t know the correct function. Maybe it is - KalmanLike; but what is the correct Input? - tsmooth? -

Hola a todos: Hace unos meses estuve preguntando sobre la prueba de Thom para comprobar la homogeneidad de series temporales sobre datos de radiación e insolación (después he visto que también se usa con otras variables meteorológicas) [0]. El caso es que por distintas razones no había podido avanzar en el asunto y ahora vuelvo sobre él. Creé una función para realizar la prueba de Thom pero

...tisation<http://www.dict.cc/englisch-deutsch/discretisation.html>) > stochastic differential equation > > > > Lambda[t]=lambda[t-1]+kappa*lambda[t]*delta_t+epsilon_l > > R[t]=R[t-1]+mu*delta_t+epsilon_r > > epsilon_l=sigma_l*sqroot(delta_t) > > epsilon_r=sigma_r*sqroot(delta_t) > > > > Ln(S[t])=lambda[t]+R[t] > > > > The paramters for estimation are: > > kappa > > mu > > sigma_l > > sigma_r > > > > The state-space-model for this problem is: > > > > x[t]=(lambda[t], R[t]...