ここでかなりはまりました。いうときはdlmのdropFirst()が便利であることを発見。干渉変数を含むモデル(6章,7章)の予測誤差について。dlmFilter()の返し値[oFiltered.DLM]に入っているSVDから、各時点の予測誤差の分散の行列を直接に求めると、干渉変数の値が変わる時点に到達するまで、予測誤差の分散は10,000,000のままである。この返し値からresiduals()で予測誤差のSDや標準化予測誤差を引き出すと、干渉変数の値が変わる時点の予測誤差の分散は10,000,000だが、それまでの時点についてはなんだかそれらしい値が出力される。1.0.4-1で試した。KFASにおける標準的記法は以下の通り。要素数と必ずしも一致しない点に注意。$\eta$は状態撹乱要素というよりも潜在変数だと思ったほうがいいのかもしれない。モデルの指定について。KFASではモデルの合成の順序は意味を持たないようだ。c(123,456)である。システム行列に状態変数が入る順序がわからないわけで、ある意味ではわかりにくい。そのかわり、SSModelでつくったモデル[oModel.KFAS]をprint()すると、状態変数がどういう順番で格納されているかを教えてくれる。disturbances")が表示されるけど、これはシステム行列のサイズを示しているだけで、モデルに含まれる状態撹乱要素の数ではない。状態撹乱要素の分散をゼロに固定しても値が減るわけではない。上にも書いたように、KFASでは状態撹乱要素の数が状態変数の数と必ずしも一致しない。次のコード例について考えよう。