KFAS, dlmパッケージについて
状態空間モデルのパッケージであるdlm, KFASパッケージについて日本語記事が少ないのでわかる範囲でまとめてみた。
間違ってる部分はコメントをお願いします。
KFAS vs dlm
KFASパッケージとdlmの主な違いについて
1. 使用できる分布について
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dlmでは分布が正規分布しか選べない
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KFASではさまざまなものが選べる。
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以下5種を選ぶことが可能
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正規分布、ポアソン分布、2項分布、ガンマ分布、負の二項分布
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分布の詳細はCRANをご覧ください。（p.16-p.17あたりにのってます）
2. 予測できるものについて
- dlmでは回帰成分(dlmModReg)を用いた場合 将来予測ができない。
- 信用区間が必要ない場合こんな方法で1期先は予測できる。（カルマンフィルタを用いて1期先の状態を推定する）
- KFASでは可能
3. 分散パラメーターの推定について
- dlm自動で可能
- KFASではARの係数等はupdate関数を別途記述する必要がある
主だった違いは以上のようになります。
時間があるときに予測周りと分散パラメータ周りの記事を書こうかなと思います。