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『Rで状態空間モデル2』
前回KFASでうまくいかなかったが、時変係数をランダムウォークとするのであれば、 最終時点の係数を予測... 前回KFASでうまくいかなかったが、時変係数をランダムウォークとするのであれば、 最終時点の係数を予測に使えばいいわけで(期待値は不変だから)、 わざわざKFASを使わなくてもいいか、ということでdlmでやってみる。 100%こちらを参考に実践 説明変数を2変数に増やしたパターンでもちゃんと推定できるか確認。 パッケージさえインストールしていれば以下コピペでそのままグラフまで描ける。 ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓ # パラメタの設定 # サンプルサイズ N <- 500 # 観測誤差の標準偏差 observationErrorSD <- 20 # 切片の過程誤差の標準偏差 processErrorSD <- 10 # 係数1の過程誤差の標準偏差 coefErrorSD1 <- 0.5 # 係数2の過程誤差の標準偏差 coefErrorSD2 <- 0.2 #