Tila-avaruusmallinnus on eräs laajalti käytetty aikasarjojen mallinnusmenetelmä. Tila-avaruusmallin voidaan ajatella sisältävän kaksi keskenään vuorovaikkuteista estimointiongelmaa: dynaamisten tilojen estimointi sekä staattisten parametrien estimointi. Näiden estimointiongelmien vaikeuteen vaikuttaa erityisen paljon mallin lineaarisuus - sekä tilojen että parametrien suhteen. Tässä diplomityössä näytämme, kuinka staattisia parametrejä voidaan estimoida suurimman uskottavuuden estimaattorilla tai posteriorijakauman maksimoivalla estimaattorilla. Analysoimme kahta eri menetelmää: uskottavuusfunktion gradienttipohjaista epälineerista optimointia sekä expectation maximization algoritmiä. Näistä ensimmäinen vaatii suodinjakaumien ja jälkimmäinen sekä suodin- että siloitusjakaumien ratkaisemista. Mikäli näitä jakaumia ei voida ratkaista suljetussa muodossa, käytämme tehokkaita Gaussiseen suodatukseen perustuvia menetelmiä niiden likimääräiseen ratkaisemiseen. Lopputuloksina saatuja parametriestimointimenetelmiä sovelletaan ensin lineaarisessa kohteenseurantamallissa simuloidulla datalla ja sen jälkeen epälineaarisessa stokastisessa resonaattorimallissa fotopletysmografidatalla.