そのためKFASの出力を用いてチャートを描く。念の為、ssfpackで出力した補助残差と比較し、ほぼぴったり一致することを確認した。ローカル・レベル・モデルと季節モデルと英国インフレーション英国インフレーション。状態変数はレベル(確率的)と季節(確率的)。4.2節と同じタイプのモデルである。観察データの値が小さいので、ここではレベル分散と季節要素分散の初期値を0.00001にしている。レベル(確定的)と回帰係数(確定的)。時点番号を説明変数にする。レベル)の順であることに注意。(-0.797)-----------------------------------------------------------------説明変数を石油価格に変更。レベル(確率的)と回帰係数(確定的)。レベル)の順であることに注意。英国ドライバー死傷者数。時点170から1になる干渉変数を投入する。状態変数はレベル(確定的)と回帰係数(確定的)。変な図ですが、ほんとにCK本に出てくるのです。ところが、6.1節以降の干渉変数を含むモデルでは、予測誤差の分散の系列がずれる。従って予測誤差系列とその分散の系列から再計算した最大対数尤度もずれる。6.1節の場合の様子を下図に示す。分散の値が大きく異なるのは次の2時点である。ひとつは最初の時点で、これは最大対数尤度の再計算には影響しない。対し、dlmでは10,000,000と出力される(図では欠損として扱っている)。詳しいことはわからないが、おそらくカルマン・フィルタの初期化の仕組みがちょっとちがうのであろう。レベル(確率的)と回帰係数(確定的)。確定的レベルと確定的季節要素いよいよ複雑になってまいりました。(石油価格)と干渉変数(英国シートベルト法)をいれる。状態変数はレベル(確定的)、季節(確定的)、石油価格の回帰係数(確定的)、シートベルト法の回帰係数(確定的)。季節ダミー)の順に並ぶ。...7.3節の図7.5もここで出力する。平滑化残差のコレログラム。レベル(確率的)、季節(確率的)、石油価格の回帰係数(確定的)、シートベルト法の回帰係数(確定的)。レベル(確率的)、季節(確定的)、石油価格の回帰係数(確定的)、シートベルト法の回帰係数(確定的)。図7.5は7.1節で出力したので省略。図8.10の分布曲線は省略。図8.12はKFASの出力を使って描いている。英国インフレーション・モデル英国インフレーション。4.4節のモデルに、2つのパルス干渉変数を投入する。状態変数はレベル(確率的)、季節(確率的)、2つのパルス干渉変数の回帰係数(確定的)。観察データの値が小さいので、ここでは状態撹乱要素の初期値を0.00001にしている。多変量状態空間モデルの一般的な取扱い訳書p.85上部の数式に誤りがある(原著に対する著者らの訂正が反映されていない)。信頼区間4.3節で出力した。フィルタリングと予測2.3節で出力した。図8.12は7.3節で、図8.11は4.3節で出力した。図8.13は2.3節で、図8.14は3.4節で出力した。訳書p.105以降は、英国ドライバー死傷者数の最初の169時点の分析。状態変数は、レベル(確率的)、季節(確率的)、説明変数(石油価格の対数)の回帰係数(確定的)。訳書p.105の最初の段落はわかりにくいが、原書に照らすとこういうことである。最後の例として、英国ドライバー死傷者数の対数を、シートベルト法が施行される前の169時点だけについて分析する。この分析から得た予測を、1983年2月に英国でシートベルト法が施行された後のドライバー死傷者の実際の動きと比較する。(-1.710)-----------------------------------------------------------------季節を確定的にする。時点170以降について、石油価格の対数を使って予測する。組み込んだモデルについて、dlmForecast()で観測期間後について新たな説明変数系列を使って予測することはできないらしい。そのため、ここではKFASのpredict()を使って予測している。...ついでに、観察期間後について予測する問題ではなく観察期間に欠損があるデータについて予測する問題だと考え、やり直してみたのだけれど、フィルタ化シグナルの推定誤差分散の求め方がわからない...時点170以降の観察値を欠損にした全時点のデータを用意する。ここからハイパーパラメータを最尤推定し、フィルタ化してみた。フィルタ化シグナルの推定誤差分散の求め方について悩んだ挙句、次のようにしてみた。各時点の分散行列を求めた。(説明変数)を掛け、合計した。