カルマンフィルターを使用した時系列予測のRコード

Rのカルマンフィルターを使用した時系列予測/平滑化の良い例はありますか？

CRANの時系列タスクビューを見ましたか？

カルマンフィルタリングをカバーするパッケージのいくつかのエントリをリストします。

• dlm
• FKF
• KFAS

さらに、これは時系列推定のための非常に一般的な手法です。

他の回答に記載されているパッケージに加えて、状態空間形式でキャストされた特定のクラスのモデルを扱うパッケージ予測を見て、生物学の例とアプリケーションでMARSSをパッケージ化することができます（特によく書かれたマニュアルを参照してください、第5章）。

ただし、一般的なアプリケーションについては、以前の回答で、dlmが多目的で強力なパッケージであることに同意します（PetrisなどによるRの動的線形モデルの本で 詳しく説明されています）、KFASはほとんどを実装するルーチンを提供しています限られた施設と例なしで、状態空間法とFKFによる優れた時系列分析で説明されているアルゴリズムのうち、最速のもの。

良い例については、dlmビネットをご覧ください。あなたが何をしたいのか、どのようにしたいのか明確にわからない場合は、他のすべてのパッケージを避けます。

パッケージstsmがCRANで利用可能になりました。このパッケージは、基本的な構造時系列モデルに適合するいくつかのユーティリティを提供します。

他の回答に記載されているパッケージは、状態空間形式で広範な時系列モデルをキャストし、カルマンフィルターの適切な実装を提供する柔軟なインターフェイスを提供します。しかし、私の見解では、尤度関数を最適化する手順にはほとんど注意が払われていません。通常、汎用アルゴリズム-L-BFGS-Bアルゴリズム-が使用されます。このstsmパッケージは標準手順を強化し、基本的な構造モデルに適合する特定のアルゴリズムを提供します。

詳細は、パッケージに付属のドキュメントに記載されています。簡単な例については、この投稿もご覧ください。