カルマンフィルタ自体は以下の状態空間モデルを前提としている。 ...状態方程式 ...観測方程式 (,は標準正規分布に従う乱数) 観測可能(取得可能)なデータはで、それを使って状態方程式(状態変数)の推定や,等の各パラメーターを推定したり、状態変数の予測をしたりする。粒子フィルタの線型版。 なにはともあれRでカルマンフィルタを使うためのパッケージをインストールしておく。 (他にもsspirというのもあるけど、ぱっと見の使いやすさからこれ使ってる) install.packages("FKF") 簡単な例として以下のようなモデルを考える。 このモデルに合わせて、データを作成。は0とした。はの推計精度を分散で指定する。ここではモデルパラメーター,が不明として、それを推定することを考える。(実際にはそれぞれ2と1) library(FKF) ## alpha[t+1] = alpha[t] +
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