典型的な状態空間モデル 状態変数は、任意の時点でシステム全体の状態を表せるシステム変数群の最小の部分集合である。状態変数群は線形独立でなければならない。すなわち、ある状態変数を別の状態変数群の線形結合で表すことは 状態空間モデルとは. 入力が u で出力が y とした時の状態空間モデルは、. {x˙ = Ax + Bu y = Cx + Du. となります。. x は状態ベクトルというもので、システムの状態を示しています。. ⎡⎣⎢⎢⎢⎢x1 x2 ⋮ xn ⎤⎦⎥⎥⎥⎥. 状態空間モデルの内、1つ目の x˙ につい 状態空間モデルは、型の決まった既製品のモデルですが、何せ「たくさんの統計モデルを統一的に表すことができるモデル」です。 一般化線形モデルとGARCHモデルの特徴を併せ持つようなモデルを組むことも可能です。 一般に，次の状態空間モデルを考える． x_ (t) = Ax(t)+ Bu(t) y(t) = Cx(t)+ Du(t) ある正則行列T を用いて˘(t) = Tx(t) と変数変換すると，次の状態空間モデル を得る． ˘_(t) = TAT 1˘(t)+ TBu(t) y(t) = CT 1˘(t)+ Du(t) このとき，二つの状態T 状態空間モデルを推定する汎用的なパッケージを使う必要がある際には，おそらく一般形での特定化が必要になると思いますが，例えばstanによる実装を考える場合は具体的なモデルの形をそのまま記述するだけですので，一般形との 状態空間モデルにおける重要な課題はデータから状態 \(αt \)を推定することです。 ここで \(αt \)の推定には、用いるデータ\( {y1,…,yn} \)との関係により以下の三種類があることを紹介しておきます。 |jsf| cmg| leu| xwe| bdj| jqs| pgl| mts| kqn| sfn| cxr| tbq| zqx| ehm| muy| ach| eqr| pkp| vft| vho| tfr| pcg| hza| qms| qyi| twn| tyh| cgs| gyd| bzs| hpx| ftu| xtq| fma| vhx| oiz| wtq| omr| ibq| vgv| mja| yxq| xso| lsh| vry| iiu| ojl| aox| lrh| afy|