KalmanFilter の動きを可視化する 二次元版 - StatsFragmentsこちらのつづき。一次元での動きはわかってきたので、今回は二次元でやってみる + KalmanFilter の予測 F を入れてみる。 二次元への拡張 まず以下の条件で考える。 二変数は とし、それぞれ独立に動く 観測誤差は それぞれの成分で独立 真値の予測, システムの入力はなし ( , ) 真値の誤差は時間変化しない ( ) 真値と観測値は同じ座標系 ( ) ※アニメーション部分のコードはちょっと汚いので省略 / gist に添付。 set.seed(1) # 観測系列のサンプルサイズ n <- 100 # 真の値 x <- c(rep(0, n / 4), seq(0, 10, length.out = n / 4), rep(10, n / 4), seq(10, 0, length.out = n / 4)) y <- c(seq(0, 10, length.out = n / 4
