Рассеянная модель в пространстве состояний

Состояния могут иметь бесконечные начальные отклонения

Функции

развернуть все

dssmСоздайте рассеянную модель в пространстве состояний
estimateОценка параметра наибольшего правдоподобия рассеянных моделей в пространстве состояний
refineСовершенствуйте начальные параметры, чтобы помочь рассеянной оценке модели в пространстве состояний
dispОтобразите итоговую информацию для рассеянной модели в пространстве состояний
filterПередайте рекурсию рассеянных моделей в пространстве состояний
smoothОбратная рекурсия рассеянных моделей в пространстве состояний
irfФункция импульсной характеристики (IRF) модели в пространстве состояний
irfplotПостройте функцию импульсной характеристики (IRF) модели в пространстве состояний
fevdСгенерируйте разложение отклонения ошибки прогноза (FEVD) модели в пространстве состояний
forecastПредскажите состояния и наблюдения за рассеянными моделями в пространстве состояний

Примеры и руководства

Неявно создайте изменяющуюся во времени рассеянную модель в пространстве состояний

Создайте рассеянную модель в пространстве состояний, в которой одна из переменных состояния выпадает из модели после определенного периода.

Неявно создайте рассеянную модель в пространстве состояний, содержащую компонент регрессии

Создайте рассеянную модель в пространстве состояний, которая содержит компонент регрессии в уравнении наблюдения с помощью сопоставляющей параметр функции, описывающей модель.

Оцените изменяющуюся во времени рассеянную модель в пространстве состояний

Подгонка рассеивает модель в пространстве состояний к данным.

Отфильтруйте изменяющуюся во времени рассеянную модель в пространстве состояний

Сгенерируйте данные из известной модели, соответствуйте рассеянной модели в пространстве состояний к данным, и затем отфильтруйте состояния.

Сглаживайте изменяющуюся во времени рассеянную модель в пространстве состояний

Сгенерируйте данные из известной модели, соответствуйте рассеянной модели в пространстве состояний к данным, и затем сглаживайте состояния.

Предскажите изменяющуюся во времени рассеянную модель в пространстве состояний

Сгенерируйте данные из известной модели, соответствуйте рассеянной модели в пространстве состояний к данным, и затем предскажите состояния и состояния наблюдений от подобранной модели.

Концепции

Что такое модели в пространстве состояний?

Изучите определения модели в пространстве состояний и как создать объект модели в пространстве состояний.

Каков фильтр Калмана?

Узнайте о Фильтре Калмана, и сопоставленных определениях и обозначениях.

Анализ окна прокрутки моделей timeseries

Оцените явным образом и неявно заданные модели в пространстве состояний с помощью прокручивающегося окна.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте