Pythonで状態空間モデル・カルマンフィルタ

 

前のブログで、島田さんのサンプルコードのうち、ARモデルのstatsmodelsのAR()はv0.12で削除されたので、代わりにAuroReg()を使うように修正するという話をまとめてました（まとめていたことを忘れていましたw）。

Pythonで『時系列解析』

VARモデルや単位根検定、グレンジャー因果、状態空間モデルのうち線形ガウス型モデルのところまで、サンプルコードがほぼそのままで動くことを確認しました。非線形非ガウス型モデルの粒子フィルタのところはまだ確認していないです。

サンプルコードのうち、web上のデータを取得するところはweb上にすでにそのページが無くなっていることがあるので、そこは修正する必要があります。状態空間モデルのサンプルで使われているデータは以下のリンク先でダウンロードできるので、ダウンロードしたcsvファイルをpcの任意の場所に保存してread_csvで読み込むように修正しました。

AirPassengers.csv

それから『時系列解析』のP111の脚注にあるように、scipy.optimizeモジュールのminimize関数を利用して状態空間モデルのパラメータを最適化するときに"masked arrays are not supported"というエラーが発生するので、以下のリンク先を参考に、pykalmanのフォルダの中の"utils.py"というファイルの73行目を以下のように修正すると、ちゃんと動きました。

pykalmanの修正

私の場合、AnacondaのJupyter Notebookからpip install pykalmanでpykalmanをインストールしたので、pykalmanのutils.pyのファイルの場所はanaconda3/Lib/site-packages/pykalmanの中でした。

〈AR成分付き季節調整モデルによる長期予測〉

『基礎から学ぶJulia』を読みながらJuliaとPlutoをインストール

図書館に『基礎から学ぶJulia』があったので借りてきました。JuliaはMATLABのパワーユーザー達が開発した言語でJupyter Notebook でも動くのでインストールしてみます。

Juliaのウェブサイトからダウンロードしてインストール。私の場合はWindowsの64-bit版。

https://julialang.org/downloads/

まったく問題なくインストールできました。Windowsのメニューに追加されており、そこから起動。終わるときはexit()またはquit()またはCtrl+dを入力。

Jupyter NotebookにJuliaを追加。あらかじめAnacondaなどでJupyter Notebookをインストールしておく。Juliaを起動し、]を入力してコマンドプロンプトが青色になったらadd IJuliaと入力してインストール。Ctrl+cで元のプロンプトに戻る。Juliaを終了しJupyter Notebookを起動してNewでJuliaの追加を確認。

Jupyter Notebookから派生したJuliaに特化したインタラクティブ環境のPlutoもインストール。Juliaのプロンプトから]で青色のパッケージ・モードへ。add Plutoでインストール。Juliaのプロンプトからimport Plutoでロード。Pluto.run()で起動。

 

淡路島と四国一宮の旅

 クラブツーリズムのツアーで、前から行きたかった淡路島の伊弉諾神宮と四国の四つの一宮を巡る旅行に行ってきました。

羽田空港からANAで伊丹空港へ。そこからバスに乗り淡路ハイウェイオアシスで昼食。人生初の淡路島。蛇口をひねると玉ねぎスープが出ました。

①一番行きたかった伊弉諾神宮へ。

伊弉諾神宮を中心とした太陽の運行図

②おのころ島神社

③徳島県の一宮、大麻比古神社

捕虜のドイツ兵が作ったメガネ橋

ドイツ兵が作ったドイツ橋

宿泊は東急REIホテル。御飯がおいしかったです。

④二日目の最初は香川県の一宮、田村神社

⑤高知県の一宮、土佐神社

⑥愛媛県の一宮、大山祇神社