状態空間モデル - R dlm （１） - 東京に棲む日々
状態空間モデル（正確には、時系列モデルの状態空間表現）の学習メモ。Rのdlmパッケージを使う。 参考書は ”和合 2013”。 Rによるベイジアン動的線形モデル (統計ライブラリー) 作者: G.ペトリス,S.ペトローネ,P.カンパニョーリ,和合肇,萩原淳一郎 出版社/メーカー: 朝倉書店 発売日: 2013/05/08 メディア: 単行本 この商品を含むブログを見る 単純なモデル（ローカルレベルモデル）を状態空間表現し、カルマンフィルタを実行してみる。 動的線形モデル（Dynamic Linear Model） / 線形ガウス状態空間モデル t=0, θ[0]～N(m[0], C[0]) t>0, Y[t] = F[t] θ[t] + v[t], v[t]～N(0, V[t]) 観測値 θ[t] = G[t]θ[t-1]
時系列予測で使えるpythonライブラリ一覧 - ざこぷろのメモ
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
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状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38
http://hori.k.u-tokyo.ac.jp/lectures/Control_Book2.pdf