統計学OnePoint 2 カルマンフィルタ - Rを使った時系列予測と状態空間モデル

著者名：野村俊一

共立出版（2021/09発売）

• ISBN：9784320112537

内容説明

カルマンフィルタは、もともとは工学分野における動的システム制御の手法として提案されたものであったが、その後、時系列解析手法としてのカルマンフィルタの有用性が見出され、現在に至るまで様々な派生形が生まれるとともに、その応用範囲を拡大してきている。本書は、主にカルマンフィルタを用いた時系列解析の方法論と、データ解析の実践を解説する。

目次

第１章　確率分布と時系列に関する準備事項（多変量確率分布の基礎
時系列の基礎と代表的な時系列モデル）
第２章　ローカルレベルモデル（状態の推定と観測値の予測
初期化とパラメータ推定　ほか）
第３章　線形ガウス状態空間モデル（線形ガウス状態空間モデルの解析手法
線形ガウスモデルの設計と解析）
第４章　線形非ガウス状態空間モデル（条件付きモードとガウス近似モデルの導出
インポータンス・サンプリング　ほか）
第５章　非線形非ガウス状態空間モデル（フィルタリング、状態平滑化、長期予測の漸化式
粒子フィルタ　ほか）

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[shin_ash]

KFASの解説書のつもりで購入したが、説明も分かりやすい良書であった。細かい説明は省いている部分もあるが、解くことを前提にポイントを絞った説明がありがたい。インポータンス・サンプリングも今までより分かった様な気になる。しかしながら、ここら辺りから自分の理解が怪しくなってくる。最後の粒子フィルタもかなり理解が怪しいが、コードを追いながらなら何とかなりそうだと思わせる安心感がある。("安心"して実際にやらないのは悪い癖だが。)コードと説明のバランスがよく、全体を通じて「何とかなりそう」と思わせる構成がいい。

2017/12/21

[Józef Klemens Piłsudski]

ローカルレベルモデル,動的線形モデル, 非ガウシアンの一般化動的線形モデル, 非線形状態空間モデル, と対象を拡張していきつつカルマンフィルタの用法を解説していく. 本文にも書いてあるように北川源四郎の『時系列解析入門』の状態空間モデルの記述に沿って書かれているので重複するところもある.しかしRのKFASパッケージを使ったコードや,3章に書かれたトレンド,季節成分,カレンダー効果など各種の豊富な応用例があり, 即座に実践できるという強みがある.

2016/10/09

[青木健一]

『Rによるベイジアン動的線形モデル』はdlmだったので、KFASで解説している本書は貴重だが、 例で使っているサンプルデータの説明がなく、入手が出来ないのが難点。

2017/10/27

[こずえ]

RのKFASについて興味がある生物系、医学系が読むとよい。かなり実践的

2018/01/06