गतिशील कारक विश्लेषण बनाम राज्य अंतरिक्ष मॉडल


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R में MARSS पैकेज गतिशील कारक विश्लेषण के लिए कार्य करता है। इस पैकेज में, डायनेमिक फैक्टर मॉडल को स्टेट स्पेस मॉडल के एक विशेष रूप के रूप में लिखा गया है और वे मानते हैं कि सामान्य रुझान एआर (1) प्रक्रिया का पालन करते हैं। जैसा कि मैं उन दो तरीकों से बहुत परिचित नहीं हूं, मैं दो सवालों के साथ आता हूं:

क्या डायनेमिक फैक्टर एनालिसिस स्टेट स्पेस मॉडल का एक विशेष रूप है? उन दो विधियों में क्या अंतर है?

इसके अलावा, डायनामिक फैक्टर एनालिसिस सामान्य रुझान को एआर (1) प्रक्रिया के रूप में आवश्यक नहीं मानता है। क्या कोई पैकेज है जो सामान्य रुझानों को मौसमी ARIMA (या कुछ अन्य) प्रक्रिया के रूप में अनुमति देता है?

जवाबों:


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मैंने पहले आपका सवाल नहीं देखा।

हां, गतिशील कारक विश्लेषण को राज्य-अंतरिक्ष मॉडल के एक विशेष मामले के रूप में देखा जा सकता है। यह अवलोकनों को एक छोटे आयामी स्थिति वेक्टर (अवलोकन वेक्टर के आयाम के सापेक्ष छोटा) के आधार पर बनाता है। तो यह सामान्य कारक विश्लेषण, प्लस टाइम निर्भरता के रूप में एक ही विचार है।

"कारकों" में किसी भी समय की गतिशीलता हो सकती है। कई आर संकुल, यदि आप आर का उपयोग करते हैं, तो आप उदाहरण के लिए dlmया सहित एक सामान्य गतिशील कारक विश्लेषण मॉडल निर्दिष्ट करेंगे KFAS

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