近似的な確率ですが、予測の幅が広がります。バグや誤り等ございましたら、メールなどでご一報いただけると幸いです。R!)私がdlm関連の記事を書くときは、いつもこの本を参考にしています。dlmパッケージを使いこなしたい方はぜひどうぞ。このサイトでいつも紹介している、状態空間モデルの入門書です。状態空間モデルについて知りたければ、まずはこの本から始めるのが良いと思います。読みやすい状態空間モデルの入門書です。PMたびたびすみません。東京の大学で勉強をしている学生です。本稿においてトレンドと季節に分けて表示する場合、フィルタの結果にするとトレンドと季節の最初のほうの値がかなり不安定になるのを見つけました。この原因がわかれば、シェアさせていただきたいです。PMhaoさんこんばんは。ご質問ありがとうございます。不安定というのは、パラメタの影響を強く受けるということでしょうか。「推定されたパラメタの値が変わることによって状態の推定結果が大きく変わる」という現象かなと想像して、以下、回答いたします。結果が不安定になるのは、仕方がないところもあります。フィルタリングとは「今まで手に入ったデータをもとに」状態を推定する行為です。2000年1月からスタートして毎月データを取得したとします。2000年2月時点では、データが2つしかありません。このデータだけで状態を推定します。2000年3月時点では、3つだけのデータで状態を推定します。そのため、季節モデルに限らず、フィルタリングの初期(時系列的に古い)の値は不安定になりやすいです。ローカルレベルモデルにおいて、左端(dlmパッケージにおける「m0」の値)を0にするか、1000にするかで、もっとも古い時間の状態推定値は1000もの開きがあることになります。パラメタの影響をもろに受けるんですね。データが増えることによって、この開きは少なくなります。いうわけで、フィルタリングした結果において、初期の状態推定値が安定しない(パラメタの影響を強く受ける)ことは、仕方ないことです。季節モデルはローカルレベルモデルに比べて少々複雑なモデルなので、この影響が強く出たのかもしれません。これがまずければ、スムージングを検討されてみてください。スムージングですと、全てのデータを使うので、比較的安定すると思います。ただいま状態空間モデルに挑戦中のものです。このページが一番親切で役立っております。一つ質問なのですが、順々に実行していくとstep2でエラーが出ます。MLEでパラメタ推定。MLEでパラメタ推定。AMたなっぺ様こんにちは。当サイトをご利用いただき、ありがとうございます。こちらで確認をしたところ、やはりStep2が動かないことを確認しました。これは、ダブルクォーテーションマークが全角になっているため、エラーで落ちてしまっていたようです。上記の事例は、過去にほかのページでも見られておりました。修正したつもりでしたが、申し訳ありません。今回は、Wordpressの設定ごと変更をいたしました。現在は、ダブルクォーテーションマークは半角のまま表示されているので、コピペされても動くかと思います。AM一部訂正前のものを送ってしまったので訂正です。自分のデータtm<-hoge$hogeに変えてやってみたのですが、エラーが出て通りません。次元があっていないとの次元があっていないとのことですが、どこが原因なのでしょうか。おわかりでしたら時間のあるときでも良いのでよろしくお願い致します。いつもこちらのサイトで勉強させてもらっております。三角関数を用いる場合と、ダミー変数を用いる場合とでは、どちらがより一般的なのでしょうか。