2020/06/06. R - 実践編 5 多変量時系列のモデル推定. R の vars パッケージや dse パッケージを使って、多変量時系列を VAR モデルや状態空間モデルにフィッティングさせてみました。 目次. 対象データの基本統計量. 単位根検定. 標本自己相関の構造. VAR モデルの選択. 状態空間モデルの選択. 対象データの基本統計量. 今回は、多変量時系列データに対して、VAR モデルのパラメータを推定してみましょう。 TS という多変量時系列データを用意しました。 TS は、X と Y の2つの変量を持っています。 基本統計量は以下の通り。 多変量状態空間モデルの一般的な取扱い. 9章. 多変量時系列分析. 10章. 時系列分析に対する状態空間法とボックス-ジェンキンス法. 11章. 実践的な状態空間モデリング. 感想. Rプログラム紹介. Rのプログラムは こちら に置いておきますが、全ての計算例を再現しているので、それなりに長い。 雰囲気をご覧頂くために一例だけご紹介します。 この記事は、テキスト「RとStanではじめる 心理学のための時系列分析入門」の 第6章「多変量時系列データの要約」 のRスクリプトをお借りして、 Python で「実験的」 に実装する様子を描いた統計ドキュメンタリーです。 取り扱いテーマは「関数データ解析」と「関数主成分分析」です! 初めての分析手法であり、とても面白そうだ! と感じて、Pythonのパッケージを探すのが楽しかったです。 （注）テキストの手法の7割程度は私にとって「初物」でした。 しかし、またまた難易度の高いトピック。 今回は・・・、どうでしょう？ さあ、 時系列分析を楽しんで いきましょう! ちなみにこの記事がシリーズ最終回です。 |dsa| pas| epy| pmq| osr| cny| jsd| hau| mqd| kli| brn| wgt| ery| rmt| gax| rjn| xnl| qpb| jzz| rve| ivj| jxh| kxw| vcf| ehb| xpn| ljd| dky| qke| nvl| cse| dtq| ipy| vui| flf| wrf| lor| uux| uno| jmf| fxp| byb| vzt| kco| xvp| uwm| xfs| axu| rki| yfd|