Я могу создать многомерную модель Калмана, как показано ниже.Однако я не уверен, правильно ли я назначил массив.
library("KFAS")
n <- 100
dx <- data.frame(a1=cumsum(sample(c(-1, 1), n, TRUE)),a2=cumsum(sample(c(-1, 1), n, TRUE)),a3=cumsum(sample(c(-1, 1), n, TRUE)),a4=cumsum(sample(c(-1, 1), n, TRUE)),a5=cumsum(sample(c(-1, 1), n, TRUE)),a6=cumsum(sample(c(-1, 1), n, TRUE)))
tail(dx)
mx <- as.matrix(dx)
Har <- array(rep( 0.01,36*100), c(6, 6, 100));
model1 <- SSModel(mx ~ SSMtrend(1, Q = Har),H=Har)
dkf <- KFS(model1)
dkf
Кроме того, результаты выглядят так же, как если бы я запускал каждую одномерную модель отдельно.Это может быть из-за того, что я неправильно установил массив.
Как мне запустить модель, чтобы включить ковариаты, чтобы была взаимозависимость, и каждый из факторов вносил свой вклад, чтобы результаты были улучшениемотдельные одномерные модели?
Спасибо за помощь.