আরিমা মডেলগুলির একটি শ্রেণি । এগুলি স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া যা আপনি কিছু সময়ের সিরিজের ডেটা মডেল করতে ব্যবহার করতে পারেন।
লিনিয়ার গাউসিয়ান রাষ্ট্রীয় মহাকাশ মডেল নামে পরিচিত আরও একটি মডেল রয়েছে , কখনও কখনও কেবলমাত্র রাষ্ট্রীয় মহাকাশ মডেল । এটি কঠোরভাবে বৃহত্তর শ্রেণি (প্রতিটি এআরআইএমএ মডেল একটি রাষ্ট্রীয় স্থানের মডেল)। একটি রাষ্ট্রের স্থানের মডেলটিতে রাজ্য নামে পরিচিত একটি অরক্ষিত স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াটির গতিশীলতা এবং রাজ্যের একটি কার্য হিসাবে আপনার প্রকৃত পর্যবেক্ষণগুলির জন্য বিতরণ জড়িত ।
কালম্যান ফিল্টারটি একটি অ্যালগরিদম (কোনও মডেল নয়), যা রাজ্য স্পেস মডেলের প্রসঙ্গে দুটি কাজ করতে ব্যবহৃত হয়:
ফিল্টারিং বিতরণগুলির ক্রম গণনা করুন। এটি বর্তমান সময়ের বিতরণ, প্রতিটি সময়ের জন্য এখন অবধি সমস্ত পর্যবেক্ষণ দেওয়া হয়। এটি আমাদেরকে এমনভাবে অব্যবহারযোগ্য রাষ্ট্রের একটি অনুমান দেয় যা ভবিষ্যতের ডেটার উপর নির্ভর করে না।
ডেটার সম্ভাবনা গণনা করুন। এটি আমাদের সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমান এবং মডেল ফিট করতে দেয় allows
সুতরাং, "আরিমা" এবং "কলম্যান ফিল্টার" তুলনীয় নয় কারণ এগুলি মোটেও একই ধরণের অবজেক্ট নয় (মডেল বনাম অ্যালগরিদম)। তবে, যেহেতু কলম্যান ফিল্টারটি এআরআইএমএ সহ কোনও রাজ্যের স্পেস মডেলটিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে, তাই এআরআইএমএ মডেলের সাথে ফিট করার জন্য কলম্যান ফিল্টারটি ব্যবহার করা সফ্টওয়্যারটিতে সাধারণ।