3
การประมาณพารามิเตอร์ของโมเดลเชิงเส้นแบบไดนามิก
ฉันต้องการที่จะใช้ (ใน R) แบบจำลองเชิงเส้นตรงแบบง่าย ๆ ดังต่อไปนี้ซึ่งฉันมี 2 ตัวแปรที่ไม่รู้จักเวลา (ความแปรปรวนของข้อผิดพลาดการสังเกตและความแปรปรวนของข้อผิดพลาดของรัฐϵ 2 t )ε1เสื้อϵt1\epsilon^1_tε2เสื้อϵt2\epsilon^2_t Yเสื้อθt + 1==θเสื้อ+ ϵ1เสื้อθเสื้อ+ ϵ2เสื้อYt=θt+ϵt1θt+1=θt+ϵt2 \begin{matrix} Y_t & = & \theta_t + \epsilon^1_t\\ \theta_{t+1} & = & \theta_{t}+\epsilon^2_t \end{matrix} ฉันต้องการที่จะประมาณค่าพารามิเตอร์เหล่านี้ที่จุดในแต่ละครั้ง, โดยไม่ต้องมีอคติมองไปข้างหน้า จากสิ่งที่ฉันเข้าใจฉันสามารถใช้ MCMC (บนหน้าต่างกลิ้งเพื่อหลีกเลี่ยงอคติข้างหน้า) หรือตัวกรองอนุภาค (หรือ Sequential Monte Carlo - SMC) วิธีการที่คุณจะใช้และ อะไรคือข้อดีและข้อเสียของทั้งสองวิธี? คำถามโบนัส: ในวิธีการเหล่านี้คุณจะเลือกความเร็วของการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ได้อย่างไร ฉันเดาว่าเราต้องป้อนข้อมูลที่นี่เพราะมีการต่อรองระหว่างการใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อประเมินพารามิเตอร์และใช้ข้อมูลน้อยลงเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของพารามิเตอร์ได้เร็วขึ้นหรือไม่
11
r
mcmc
dlm
particle-filter