Risposte:
Hai dato un'occhiata a Task Series di Time Series su CRAN?
Elenca diverse voci per i pacchetti relativi al filtro Kalman:
e altro in quanto questa è una tecnica abbastanza comune per la stima delle serie storiche.
Oltre ai pacchetti citati in altre risposte, potresti voler esaminare le previsioni del pacchetto che trattano una particolare classe di modelli espressi in forma di spazio di stato e il pacchetto MARSS con esempi e applicazioni in biologia (vedi in particolare il manuale ben scritto , Cap. 5).
Per applicazioni generali, sono d'accordo, tuttavia, con le risposte precedenti, con dlm a mio avviso un pacchetto versatile e potente (ben descritto nel libro Dynamic Linear Models in R , di Petris et al.), KFAS offre routine che implementano la maggior parte degli algoritmi descritti nell'eccellente Analisi delle serie temporali secondo State Space Methods e FKF con strutture limitate e senza esempi, ma essendo il più veloce.
Per buoni esempi guarda la vignetta dlm, eviterei tutti gli altri pacchetti se non hai le idee chiare su cosa vuoi fare e come.
dlme la sua vignetta. La linea di fondo è che i DLM sono molto più simili alla programmazione della maggior parte degli altri metodi. Se intendete fare qualcosa oltre la modellazione e la previsione di base, dovrete comprendere le matrici (programmi spaziali di stato in un certo senso) e i metodi che dlmstanno generando per voi. La maggior parte degli altri pacchetti gestisce l'elaborazione delle tue matrici ma si aspetta che tu capisca come realizzarle.
Il pacchetto stsm è ora disponibile su CRAN. Il pacchetto offre alcune utilità per adattarsi al modello base strutturale di serie storiche.
I pacchetti citati in altre risposte forniscono interfacce flessibili per lanciare una vasta gamma di modelli di serie temporali in forma di spazio-stato e fornire implementazioni audio del filtro Kalman. Tuttavia, a mio avviso, viene prestata poca attenzione alla procedura che ottimizza la funzione di probabilità. Un algoritmo di uso generale - l'algoritmo L-BFGS-B - viene in genere utilizzato. Il stsmpacchetto migliora la procedura standard e fornisce algoritmi specifici per adattarsi al modello strutturale di base.
Ulteriori dettagli sono riportati nel documento fornito con il pacchetto. Per un breve esempio puoi anche vedere questo post .