動的因子分析と状態空間モデル

RのMARSSパッケージは、動的因子分析のための機能を提供します。このパッケージでは、動的因子モデルは、状態空間モデルの特殊な形式として記述され、共通の傾向がAR（1）プロセスに従うと想定しています。私はこれらの2つの方法にあまり詳しくないので、2つの質問が出てきます。

動的因子分析は、状態空間モデルの特別な形式ですか？これら2つの方法の違いは何ですか？

さらに、動的因子分析は、AR（1）プロセスとして一般的な傾向を想定する必要はありません。季節的なARIMA（またはその他の）プロセスとして共通の傾向を可能にするパッケージはありますか？

私は以前あなたの質問を見ませんでした。

はい、動的因子分析は、状態空間モデルの特定のケースと見なすことができます。これにより、観測は小さな次元の状態ベクトルに依存します（観測ベクトルの次元に比べて小さくなります）。したがって、これは通常の因子分析と同じ考え方に加えて、時間依存性です。

「要因」は時間ダイナミクスを持つことができます。Rを使用する場合、いくつかのRパッケージでは、たとえばdlmまたはを含む一般的な動的因子分析モデルを指定できますKFAS。