我正在使用MARSS包在R中开发一个状态空间模型。以下是代码cls <- function() cat(rep("\n",1000))library(moments)#V0=diag(8,2)
cntl.list = list(maxit=500)
mode
浏览 18提问于2020-02-22得票数 0
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我正在尝试从估计一个SS模型，该模型具有以下形式：将第一个滞后多项式的阶设为0，将第二个设置为1，我们可以在适用时使用MARSS软件包指南中的术语重新表示它(x是状态，y是观察变量，d是外生的)：MARSS软件包允许估计一个更简单的模型，该模型不会在测量方程中包括滞后变量。对于这种特殊情况，有没有一种方法
浏览 16提问于2020-05-07得票数 0
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我想看看是否可以使用一个时态进程(X_{t,2})来更好地预测另一个进程(X_{t,1})。我有多个源提供关于X_{t,2}的时间数据(例如，测量X_{t，2}的3个时间序列)。我发现MARSS‘表示法非常适合这种类型的模型，代码如下所示：B=matrix(list(1,0
浏览 1提问于2014-07-04得票数 2
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我正在使用R中的eRm软件包来使用部分信用模型来检查临床评估量表的性质。我知道如何从一个简单的拟合PCM中提取人的能力估计(thetas)，但我有一个具有重复观测的数据集(大约250个人对仪器的1200次观测)。为了不违反有条件独立性的假设，我将PCM与从每个研究对象中随机抽取的单个观
浏览 2提问于2020-05-27得票数 0
如何利用DSE软件包在R中调用Kalman滤波器模拟的后验(精化)状态估计？
我在下面补充了一个例子。假设我创建了一个简单的随机游动状态空间，错误是一个标准的正态分布。该模型使用SS函数创建，初始化状态和协方差估计为零。因此，对于状态演化Y(t) = X(t) + w(t)~N(0,1)，理论模型形式为: X(t) = X(t-
浏览 2提问于2017-09-18得票数 0
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Accord.NET项目主页()包含基于单变量观测序列创建、训练和评估隐马尔可夫模型的示例。我也想做同样的事情，但是有很多变量的序列。我正在设想一个具有一个因变量和多个自变量的多元回归结构。我希望能够估计HMM，其中输出包括每个状态的估计截距和系数，以及转移概率矩阵。股票回报的时变betas就是一个例子。例如，ret(IBM) = intercept + b1*r
浏览 0提问于2012-10-09得票数 1
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我在代码中发现了一个影响后续计算的错误。我有两个状态向量，一个用于实际机器人的运动，另一个用于估计状态向量。对于估计的状态向量，我有 171.0308; % y从这个估计位置，估计的状态向量对<200,
浏览 5提问于2014-06-24得票数 0
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MARSS中的约束(R包)
、、、、
我想使用MARSS (或R中的另一个包)来估计(MLE)这个模型。~ N(0,q)
y_t= d1_t + \alpha d2_t + \beta (d3_t -x_{t-1}) + v_t, with v_t ~ N(0,6*q) 第一条线是过渡方程，第二条线是观测线我设法以MARSS (R-package)接受的形式编写了它，如下所示： [x1_t,x2_{t-1}]= [1,0;1,0][x1_{t-1},x2
浏览 35提问于2020-09-08得票数 0
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当我看标准方程时，例如问题：
1)这是否意味着，一旦选取了初始值，就可以预先计算P的未来值，从而减少实时应用的计算量？( 2)对于当前<
浏览 2提问于2014-12-09得票数 1
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我目前正在从matlab迁移到R，并试图找出我想要做的事情是否可行。log(Y_s) = log(phi) + log(f(theta, X_cs)) + u_s
其中，Y_s是一个状态</
浏览 0提问于2017-03-23得票数 1
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我有以下问题：\mathbf{X}(t) =时间t，X_i(t) \in R上观测值的实数随机向量我想预测\mathbf{Y}(t+1)，考虑到\mathbf{X}(t+1)和\mathbf{Y}的历史。总之，我想预测一个观测向量，鉴于它的历史和另一个观测向量
浏览 0提问于2019-01-06得票数 2
我试图使用R中的KFAS软件包将这个模型拟合成一个多变量时间序列数据：x_t = x_(t-1) + w_t，w_t ~ MVN(0，Q)
这是一个动态因素模型。我也需要估计一些参数，即因子负荷矩阵Z和观测扰动的方差协方差矩阵，R.我很清楚这种模型可以用MARSS软件包运行，但是我仍然需要使用<
浏览 3提问于2017-01-21得票数 2
我有一个proc代码，它减少了大约260个观察，这是很好的。但是，我想知道它对某个变量的每个级别使用了多少个观察。
我如何才能得到一些观察表，但列出的变量，而不是作为一个整体？
浏览 2提问于2015-10-12得票数 0
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我目前正在研究基于轮子的机器人姿态的编码传感器融合，来自GPS，激光雷达，视觉和车辆测量。它的模型是使用EKF的基本运动学，并且不区分传感器，即数据是基于时间戳输入的。由于以下问题，我很难融合这些传感器；有时，当最新传入的数据来自不同于先前状态的传感器时，机器人的最新姿态会落后于先前的姿态。因此，数据融合不会因此变得如此平滑和曲折。我希望丢弃绘制在先前数据之后/向后的数据
浏览 4提问于2017-03-08得票数 0
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我想通过泊松观测来训练一个新的hmm模型，这是我唯一知道的。我在用mhsmm包做R。，这是我想要估计的。list_of_observations在示例中包含一个状态向量、一个观测量和一个观测序列长度，通常是通过对模型的模拟得到的：
list_of_observations = simulate(model, N
浏览 1提问于2015-05-19得票数 1
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我试图用R.中的ipw软件包来估计一个倾向评分模型的一组稳定的逆概率权重，我有一个包含34517个观测值的数据，其中155个属于我的治疗组。当我试图从ipwpoint()中删除分子项来计算不稳定权重时，返回的权重是无限的。
在这两种调用中，潜在的逻辑模型对每一个协变量进行收敛
浏览 1提问于2018-05-21得票数 1
这应该很容易:计算R数据帧中未丢失的观测数。df.count()然而，使用R的潮汐，这看起来非常复杂
浏览 2提问于2021-06-20得票数 0
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基本隐马尔可夫模型，维特比算法
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我对隐马尔可夫模型还是个新手，我正试图理解这个理论的一个非常基本的部分。每个类别的排放概率是如何估计的？Viterbi算法是否需要背景和信号的模板来估计prob(数据|状态)？还是说我完全搞错了重点？
浏览 7提问于2016-11-10得票数 1
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我在一个时间序列上采样了一些运动数据。我试图把实时的动作分类为平滑的或不稳定的。例如，当运动是平滑的，它被归类为平滑，直到它突然变得不稳定，然后被归类为如此。任何帮助都是非常感谢的</e
浏览 0提问于2018-02-12得票数 7
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