数値をいれる場合、すべての固有値の絶対値が1以下になるようにしとかないといけない。デフォルトは"identity"。観察方程式における状態変数への係数行列$Z$。要するにこれはn行m列の行列で、頑張って作るしかないのだが、以下の場合は手が抜ける。(1)状態変数の数$m$と観察変数の数$n$が同じ場合。Qと同様の書式が使える。(2)$Z$はデザイン行列だという場合(つまり、要素は0か1で縦に合計すると必ず1だという場合)。このときは、factor()を使って謎めいた指定ができるのだが、さっぱり理解できないので省略。4章には記載がないが、まあ使う段になればどうにかなるだろう。初期状態をt=0とするかt=1とするか。デフォルトはtinitx=1。d$についての短い説明(5.4節)、結果のみかた(5.5節)、信頼区間の求め方(5.6節)、推定結果の取り出し方(5.7-5.9節)、パラメータのブートストラップ推定(5.10節)、初期状態をランダムに与えてモンテカルロ法で初期化する方法(5.11節)、シミュレーション用のデータ作成(5.12節)、ブートストラップAIC(5.13節)、収束条件について(5.14節)。ここからは事例紹介の連続爆撃である。どの例も生態学(?)の話なので、ちょっと覚悟が必要だ。viability分析。最初からナンノコッチャという感じだが、なにかの生き物の個体数を毎年数えているようなデータがあって、絶滅しないかどうか調べる、というような話らしい。モデルをみたら、単変量のローカル線形トレンドモデルで傾きが定数の奴だった。読んだらすごく勉強になりそう。複数のsiteのデータを結合し、地域の個体数トレンドを推定する(populationの訳ってここでは個体数でいいのかしらん?)。状態変数はひとつからはじめて、だんだん複雑にしていく。structureと共分散を同定する。なにいってんだかわかんないけど、地域別にアザラシの個体数の時系列があって、地域がどう固まっているか、というようなことを調べたいらしい。これはめんどくさそうだ。動的因子分析(DFA)。正直なところこれが目当てで読み始めたのだが、きちんと読むには時間がかかるので(ここだけで18頁ある)、先に全体のメモを取っている次第である。ノイズの多い動物トラッキングデータの分析。えーっと、ビッグ・ママという愛称のウミガメの位置の時系列の分析らしい(観察変数は2本、状態変数も2本)。あー、そりゃ面白いな、ランダム・ウォークというか、ランダム・スイミングというか。外れ値と構造的ブレークの検出。データはご存知ナイル川データ。これは仕事とも関係するので、こんどきちんと読もう。種の相互作用の強さの推定。オオカミとヘラジカの個体数の時系列を分析する。ああそうか、多変量自己回帰(MAR)で扱えるわけだ、なるほどねー。いうの、いつか仕事で使えるような気がするが、とりあえず後回し。わかんないんだけど、ある種の個体数を陸から数えた時系列と空から数えた時系列があって...というような話らしい。一因子のDFAみたいなもんだろか。単変量動的回帰モデル(DLM)。係数が時間変動する話なんでしょうね、読んでないけど。MARSSによるラグ-pモデル。AR(2)とかMAR(2)とかをどう扱うかという話らしい。いうわけで、これからどの章をきちんと読まねばならんか見当がついたので、とりあえず良しとしよう。MARSSパッケージで。