1次元の場合の変化点検出は以下の記事で扱いました。 状態空間モデルでシステムノイズに非ガウス分布(1次元の変化点検出) - StatModeling Memorandum 二つの時系列データの間に「差」があるか判断するには - StatModeling Memorandum 変化点検出のポイントは状態空間モデルのシステムモデルに「ほとんどの場合は0の近くの値を生成するが,まれにとても大きな値を生成する」という性質を持つ分布を使うことでした。そこで、上記の例ではコーシー分布を使いました。しかし、コーシー分布はかなり厄介な分布なので逆関数法を利用したコーディングをしないとうまくサンプリングできません。そのため2次元以上の場合の同様のモデル(マルコフ場モデル)に拡張することができません。2次元の場合のマルコフ場モデルについては以下の記事で簡単に扱いました(少しコードが古いです)。詳しくは書籍「S