とある実験の記録

先日書いたこの記事ですが、「トイデータとは言え乱数シードを一つに決めて発生させたランダムウォークに対して実験をしているので、乱数シードを複数通りに変えてみたら結果は変わってくる（再現しない）のではないか？」という指摘を何人かの友人知人から…

TensorFlow Probabilityのtfp.stsモジュールを使って構造時系列モデリングを回してみる

TensorFlow Probability (TFP)がリリースされてからしばらく経ちますが、最近になってこんなモジュールが公開されたと知りました。 Framework for Bayesian structural time series modelsと題されている通りで、ズバリTFPでベイズ構造時系列モデルを推定す…

ベイズ構造時系列モデルを推定する{bsts}パッケージを試してみた

Rパッケージ紹介ばかりが続いていて恐縮ですが。。。最近になってこんなものがFacebookからリリースされていたのを知りました。これはこれで使いやすそうだなと思ったんですが、実はGoogleからも同様のMCMCサンプリングベースの時系列分析向けCRANパッケージ…

Rでベイジアン動的線形モデルを学ぶ(5)：説明変数のあるローカル・レベル・モデル

何か月1回しか書かなくなりつつあるこのシリーズですが、中には@berobero11さんのようにツッコミ倒すのを楽しみにして下さっている方もおられるようなので、久しぶりに更新してみます。 もちろん参考文献は以下の2冊 + PDF book。お題はCommandeur本の第5章…

Rでベイジアン動的線形モデルを学ぶ(4)：季節要素のあるローカルレベル・モデル

色々と興味が発散していて違う話題ばかりしてますが、これもまだ全然終わってないので粛々と進めようと思います。ということで今回は季節調整のお話。Commandeur本の進行に合わせて、季節調整ありただしトレンドなしというモデルでいきます。もちろんテキス…

Rでベイジアン動的線形モデルを学ぶ(3)：ローカル線形トレンドモデル

相変わらずグダグダな上に挙句の果てに既にRでやっちゃった例をまとめたPDF bookまであると判明してモチベーションだだ下がりなんですが、備忘録も兼ねてめげずに続けます。もちろんテキストは相変わらずこちらの2冊。 状態空間時系列分析入門作者: J.J.F.コ…

Rでベイジアン動的線形モデルを学ぶ(2.5)：最尤法でパラメータ推定してみる

前回サクッとローカルレベル・モデルを推定してみたわけですが、そう言えばパラメータ推定は何もしなかったのでした。既に線形モデルも一般化線形モデルもこのブログで見てきている以上最小二乗法や最尤法やMCMCでパラメータ推定するというのは常識なわけで…

Rでベイジアン動的線形モデルを学ぶ(2)：まずは状態空間のコンセプトと基本のローカルレベル・モデルから

前回からだいぶ間が空いた上に、要は{dlm}パッケージで遊ぼう！という大袈裟なタイトルの割に中身のないこのシリーズ記事ですが（笑）、取るものもとりあえずちょっと例題をやってみようと思います。参考文献はまずこちらのPetris本。 Rによるベイジアン動的…

Rでベイジアン動的線形モデルを学ぶ(1)：なぜ「動的」モデルなのか

ちょっとStan一辺倒でやってるのも随分効率が悪いなぁと思い始めてきたところに、大仏のオッサンがこんなナイスな記事をupしていたのに今頃気付いたのでした（オッサン気付くの遅くてごめん）。 逐次モンテカルロ/(粒子|パーティクル|モンテカルロ)フィルタ…