2019年12月14日 / 最終更新日時 : 2024年8月28日 馬場真哉 ベイズ統計学 状態空間モデルをStanで推定するときの収束を良くするコツ この記事では、状態空間モデルをStanで推定するときの収束を良くするコツを説明します。 コードはGitHubから参照できます。 状態空間モデルは説明能力が高く、データに合わせて柔軟に構造を変えることができます。しかし、あ […]
2018年12月10日 / 最終更新日時 : 2018年12月10日 馬場真哉 ベイズ統計学 Stanで推定する多変量時系列モデル この記事では、複数の観測値があるが、状態は1つしかないモデルを推定します。状態空間モデルを用いてこれを達成します。RとStanという2つのソフトウェアの組み合わせを使ってモデルを推定します。コードはGitHubから参照で […]
2018年2月7日 / 最終更新日時 : 2018年2月7日 馬場真哉 状態空間モデル KFASの使い方 新規作成：2018年2月7日 最終更新：2018年2月7日 ローカルレベルモデルの推定を通して、KFASパッケージの使い方を説明します。 この記事は、書籍「時系列分析と状態空間モデルの基礎：RとStanで学ぶ理論と実装」 […]
2017年5月30日 / 最終更新日時 : 2017年9月9日 馬場真哉 Pythonデータ分析 Pythonによる状態空間モデル 最終更新：2017年06月06日 Pythonを用いた、状態空間モデルの実装方法について説明します。 なお、正規線形状態空間モデル（動的線形モデル）のみをここでは扱います。 Pythonを使えば、カルマンフィルタや最尤法 […]
2017年4月16日 / 最終更新日時 : 2017年4月22日 馬場真哉 状態空間モデル カルマンフィルタと最尤法 新規作成：2017年04月16日 最終更新：2017年04月16日 カルマンフィルタを実行するには、パラメタを事前に与える必要があります。 そのパラメタを推定する方法が、今回紹介する最尤法です。 この記事では、尤度の説明 […]
2017年4月15日 / 最終更新日時 : 2018年10月8日 馬場真哉 状態空間モデル カルマンフィルタの考え方 カルマンフィルタは、状態空間モデルにおいて、内部の見えない「状態」を効率的に推定するための計算手法です。 カルマンフィルタを理解するためには、まず状態空間モデルが何なのかを理解することが必要です。そのうえでカルマンフィル […]
2016年2月28日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 状態空間モデル 状態空間モデルの推定方法の分類 新規作成：2016年2月28日 最終更新：2016年2月28日 カルマンフィルタに拡張カルマンフィルタ、粒子フィルタ、そんでもってギブスサンプラーにハミルトニアンモンテカルロ法。 呪文みたいですが、これらはすべて、状態空 […]
2016年1月24日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 状態空間モデル dlmによる時変係数モデル 最終更新:2017年6月1日 dlmパッケージを使って、「傾きが時間によって変化する回帰モデル」を推定します。 Stanを使って「傾きが時間によって変化する回帰モデル」を推定する解説記事を以前書きました。 しかし、Sta […]
2015年12月13日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 ベイズ統計学 ”慣れ”の統計モデリング：Stanで推定する時変係数モデル 新規作成：2015年12月13日 最終更新：2016年9月22日 ローカルレベルモデルくらいでしたらdlmパッケージでも簡単に推定できます。 せっかくStanを使うのですから、もっと複雑なモデルを作ってみましょう。 今回 […]
2015年12月6日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 ベイズ統計学 Stanで推定するローカルレベルモデル 新規作成日：2015年12月6日 最終更新日：2016年9月22日 Stanを使って、ローカルレベルモデルを推定しましょう。 今回はナイル川の流量データを対象として、ローカルレベルモデルを推定します。 なお、Stanとベ […]
