すると凡例が間違っているのではなく、誤って図3.4が貼りこまれてしまっているのかもしれない。ssfpackで両方描いて比べてみたが、とてもよく似たチャートなので、見分けがつかない。図3.2では先頭の1時点を除去した。しないと縦軸がえらいことになってしまうからで、他意はない。レベル(確率的)と傾き(確定的)。訳書p.27、下から2つめの段落は、読めば分かるようにまるごとおかしい(p.24の上から2つめの段落がほぼそっくりコピーされている)。収束すると、対数尤度関数の値は0.6247935である。0.00028897$である。ローカル線形トレンドモデルがうまくいく場合である。最初の段落の、レベルも傾きも確率的な場合。+------------------------------------------------------レベルを確定的にする。訳書p.29、最後の段落もなんだかおかしい(同じ文が2回出てきませんか?)。収束すると、対数尤度関数の値は0.7864746である。ある[2個目の$\sigma$の添え字は$\xi$ではなく$\zeta$]。0.0068482$である。...ここで8.6節の図8.14も出力する。観測期間後予測とその信頼区間。CK本の図8.14では、予測系列とその信頼区間が時点2(1971年)から示されている。このモデルは状態変数が2つあるので、時点2まではろくな予測ができず、推定誤差分散は非常に大きいはずである。実際、dlmの出力でも予測の推定分散が非常に大きく、うまくチャートに描けない。そのためRプログラム上では時点3から描いている。CK本の図を信じれば、ssfpackでは時点2からまともな推定が可能なのだろう。カルマンフィルタの仕組みが違うとか、初期状態の与え方が違うとか、そういった事情があるのかも。不思議に思って著者のssfpackプログラムを調べてみたが、観測期間後予測に際しては著者らが有料版でのみ動作する関数を使っているため、再現できなかった。レベル(確定的)と季節(確定的)。図4.1は図1.2と同じなので、省略。季節はダミー変数で定式化しているので、11本の季節要素系列が推定される。左端の系列が当期の季節要素の推定値になっているわけだ。レベル(確率的)と季節(確率的)。1969年だけwindow()で抜き出してきて単純にプロットすると、横軸の目盛がおかしくなる。frequencyを1に再定義してむりやり表示させたが、もっとうまいやり方があるかも。レベル(確率的)と季節(確定的)。その信頼区間、平滑化シグナル系列とその信頼区間。入っているレベルと季節要素を足して求める。各時点の平滑化状態の分散行列を求め[lEstVar]、ここからレベルの撹乱要素の分散系列[agLevelVar]と季節の撹乱要素の分散系列[agSeasonVar]を抽出して、その和を求める[agTotalVar]、というやりかたで求めた。V_thetaではないことに注意)。ところが、こうして求めた二種類の推定誤差分散系列はちょっと異なる。この2つの系列をssfpackで求めた推定誤差分散の系列と見比べたところ、ssfpackはKFASのほうと一致するようである。なんだか気分が悪いので、図8.4についてはdlmとKFASのそれぞれの出力を使って描いてみた。外見はたいして変わらない。8.5節の図8.11節も出力する。