{dlm} において、状態空間モデルが最尤推定される過程がみたい。以下内容の補足的なエントリ。 R で 状態空間モデル: {dlm} の対数尤度計算について - StatsFragmentssinhrks.hatenablog.com 「状態空間時系列分析入門」では 引き続き 第8章 に相当。 状態空…

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…

こちらの続きで、状態空間時系列分析入門の第8章の内容。 R で 状態空間モデル: {dlm} の対数尤度計算について - StatsFragmentssinhrks.hatenablog.com 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 Koo…

状態空間モデルを扱う R パッケージである {dlm} では、モデルのパラメータ推定を最尤法で行なう。その際に使われる対数尤度の計算式はパッケージによって違いがあるようで、推定結果が自分の参照しているテキストとずれる。その違いを確かめたい。 当該のテ…

こちらの続き。 Python pandas で日時関連のデータ操作をカンタンに - StatsFragments 今回のサンプルデータには自分の歩数のデータを使いたい。インスパイヤ元は以下のサイトだ。 下半身のデータをオープンにした - 盆栽日記d.hatena.ne.jp データの読み込…

先日 5/11 に pandas 0.16.1 がリリースされた。前バージョンである 0.16.0 とあわせて、主要な変更点である以下3点の概要をまとめたい。各見出しの括弧内には対応したバージョンを記載した。 簡単な列追加 / DataFrame.assign (0.16.0) 文字列処理の強化 (0…