R에서 Particle Filter를 실행하는 방법에 대한 간단한 코드 예제를 찾고 있습니다. pomp 패키지는 상태 공간 수학 비트를 지원하는 것으로 보이지만, 예제는 특히 저 자신과 같은 간단한 OO 개발자를 위해 프로그래밍 방식으로 따르기가 약간 까다 롭습니다. 관찰 된 데이터를 pomp 객체에로드하는 방법
1 열의 시끄러운 데이터 열이 입력 된 csv 파일이 있고 출력을 추정으로 다른 csv 파일로 정리하기 위해 입자 필터를 통해 실행하고 싶습니다.
y <- read.csv("C:/Dev/VeryCleverStatArb/inputData.csv", header=FALSE)
#CSV to Pomp object ???
#Run Particle Filter
#Write estimates to csv.
예제의 주요 어려움은 csv 데이터를 pomp 객체에로드하는 것입니다.
매우 간단한 상태 공간 모델은 현재로서는 충분할 것입니다.
R- 호기심에 대한 아이디어가 있습니까?
답변
편집 : 대부분의 입자 필터 패키지가 사라진 것 같습니다. 그러나 LaplacesDemon (Bayesian MCMC 패키지)을 가지고 놀고 있으며 입자 필터 유형 인 PMC를 구현하는 PMC (Population Monte Carlo) 기능이 있습니다. 빠른 입자 필터 종류의 물건에는 너무 많은 기계류가 있지만 학습 가치가있는 패키지입니다.
CRAN 에서 패키지 및 자습서를 찾을 수 있습니다 .
ORIGINAL : 가장 간단한 경우, 정직 pomp하기는 사용하기가 어렵습니다. 그것은 당신이하고 싶은 일에 매우 유연하지만 우주선을 사용하여 식료품 점에가는 것과 같습니다.
기본 함수 tsSmooth및 StructTS(일 변량 만 해당) 패키지를 포함하여 Kalman 필터 (데이터가 Kalman 필터의 가정을 충족 할 수있는 경우)를 보셨습니까 dlm? 또한 loess다른 스무더도 살펴 보겠습니다 .
내가 틀 렸으면 좋겠다. 누군가가 “여기에 약간의 가정이있는 것처럼 간단한 일 변량 데이터를 위해이를 수행하는 방법”이라고 간략히 설명했다. 패키지를 직접 사용할 수 있기를 바랍니다.
