जवाबों:
क्या आपने CRAN में टाइम सीरीज़ टास्क व्यू देखा है ?
यह कलमन फ़िल्टरिंग को कवर करने वाले पैकेजों के लिए कई प्रविष्टियों को सूचीबद्ध करता है:
और अधिक के रूप में यह समय श्रृंखला के आकलन के लिए एक बहुत ही आम तकनीक है।
अन्य उत्तरों में उल्लिखित पैकेजों के अलावा, आप पैकेज के पूर्वानुमान को देखना चाहते हैं जो राज्य-अंतरिक्ष फॉर्म और पैकेज MARSS में डाली गई मॉडल के एक विशेष वर्ग के साथ काम करता है और जीव विज्ञान में उदाहरणों और अनुप्रयोगों के साथ से संबंधित है (विशेष रूप से अच्छी तरह से लेखनी मैनुअल देखें) , चाप 5)।
सामान्य अनुप्रयोगों के लिए, मैं सहमत हूं, हालांकि, पिछले उत्तरों के साथ, dlm मेरे विचार में एक बहुमुखी और शक्तिशाली पैकेज (अच्छी तरह से पुस्तक डायनामिक रैखिक मॉडल में आर , पेट्रीस एट अल द्वारा वर्णित है ।), केएफएएस रूटिंग की पेशकश करता है जो सबसे अधिक लागू करते हैं। स्टेट स्पेस मेथड्स एंड एफकेएफ द्वारा सीमित सुविधाओं और उत्कृष्ट उदाहरणों के साथ उत्कृष्ट टाइम सीरीज़ एनालिसिस में वर्णित एल्गोरिदम , लेकिन सबसे तेज़ नहीं है।
यदि आप क्या करना चाहते हैं और कैसे करना चाहते हैं, इसका स्पष्ट विचार नहीं है, तो अच्छे उदाहरणों के लिए, dlm विगनेट पर देखें मैं अन्य सभी पैकेजों से बचूँगा ।
dlmऔर इसका विगनेट। लब्बोलुआब यह है कि DLM अधिकांश अन्य तरीकों की तुलना में प्रोग्रामिंग की तरह है। यदि आप बुनियादी मॉडलिंग और पूर्वानुमान से परे कुछ भी करने का इरादा रखते हैं, तो आपको मैट्रिस (कुछ अर्थों में राज्य अंतरिक्ष कार्यक्रम) और तरीकों को समझना होगा जो dlmआपके लिए उत्पन्न कर रहे हैं। अधिकांश अन्य पैकेज आपके मैट्रिसेस के प्रसंस्करण को संभालते हैं लेकिन आपसे अपेक्षा करते हैं कि आप उन्हें कैसे बनायें।
पैकेज स्टान अब CRAN पर उपलब्ध है। पैकेज बुनियादी संरचनात्मक समय श्रृंखला मॉडल को फिट करने के लिए कुछ उपयोगिताओं की पेशकश करता है।
अन्य उत्तरों में उल्लिखित पैकेज राज्य-अंतरिक्ष रूप में समय श्रृंखला मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला कास्ट करने और कलमन फ़िल्टर के ध्वनि कार्यान्वयन देने के लिए लचीला इंटरफेस प्रदान करते हैं। हालांकि, मेरे विचार में, उस प्रक्रिया पर थोड़ा ध्यान दिया जाता है जो संभावना फ़ंक्शन को अनुकूलित करता है। एक सामान्य उद्देश्य एल्गोरिथ्म - एल-बीएफजीएस-बी एल्गोरिथ्म - आमतौर पर उपयोग किया जाता है। stsmपैकेज मानक प्रक्रिया को बढ़ाता है और बुनियादी संरचनात्मक मॉडल फिट करने के लिए विशिष्ट एल्गोरिदम प्रदान करता है।
पैकेज के साथ दिए गए दस्तावेज़ में आगे का विवरण दिया गया है। एक त्वरित उदाहरण के लिए आप इस पोस्ट को भी देख सकते हैं ।