Stanのマニュアルの「Point Estimation」の章を試しましたので記録を残します。 increment_log_prob関数を使って重回帰をやります。その後、2通りのLassoで特徴選択をします。Stanでやる場合、ロジスティック回帰などにも簡単に組み込めますので拡張性が高いです。 データは以下の通りです。 YX.1X.2X.3…X.28X.29X.30-3.33 -0.56 2.20 -0.07 …-0.60 -1.56 1.00 2.87 -0.23 1.31 -1.17 …0.91 -1.14 0.55 4.45 1.56 -0.27 -0.63 …1.66 -0.72 1.75 5.23 0.07 0.54 -0.03 …-0.04 0.53 0.62 -2.46 0.13 -0.41 0.67 …-0.33 -2.34 0.32 ……………………6.76 2.00 1
361 66 361 - 3742016 2015 3 31 2015 7 22 *e-mail: hiroki@affrc.go.jp * A comparison of softwares for state space models Hiroki Itô* Forestry and Forest Products Research Institute d lmK FASB UGS S tan d lm KFAS R d lm K FAS dlm M CMC B UGS M CMC WinBUGSO penBUGSJ AGS S tan S tan gaussian_dlm_obs g aussian_dlm_obs B UGS Stan d lm KFAS BUGSdlmKF ASRStan 特集 2 Commandeur and Koopman 2007 2016 2016 C o
前の記事でもリンクさせていただいているが、サイト 「状態空間時系列分析入門」をRで再現する では以下のテキストを {dlm}, {KFAS} で再現されており非常にありがたい。これらのパッケージの使い方については リンク先を読めば困らない感じだ。 自分も勉強のために似たことやりたい、、でも同じことやるのもなあ、、と考えた結果 同テキストの内容 {rstan} を使ってやってみた。 補足 Stan には状態空間表現用の関数 gaussian_dlm_obs ( 利用例 ) があるのだが、自分は使ったことがない。7章までのモデルは全て漸化式で表現されているため、それらを Stan のモデルとして記述した。 状態空間時系列分析入門 作者: J.J.F.コマンダー,S.J.クープマン,Jacques J.F. Commandeur,Sime Jan Koopman,和合肇出版社/メーカー: シーエ
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