固定滞后平滑状态空间模型
我想计算状态的固定滞后平滑估计 状态空间模型中的变量。这些是对 给定多个信息的某一时间点的状态变量 未来一段时间，但不是整个样本。
将其放入方程中，在状态空间模型中，通常会计算状态变量 S、S t / T 的平滑估计。这是在给定整个样本 T 的情况下对时间 t 的状态的估计。使用卡尔曼滤波器，也可以计算滤波后的估计 S t /t。
我想计算 S t / t+N，其中 N 是固定数量 周期，且 t+N ＜ T.
有人知道卡尔曼滤波软件中这种固定滞后平滑器的实现吗？
I would like to compute fixed lag smoothing estimates of the state
variable in a state space model. These are estimations of the
state variable at one point in time given information for several
periods ahead, but not the whole sample.
Putting it in equations, in a State Space model usually the smoothed estimate of the state variable S, S t / T is computed. This is the estimate of the state at time t given the whole sample T. Using the Kalman filter, the filtered estimate S t /t can be computed as well.
I would like to compute S t / t+N, where N is a fixed number of
periods, and t+N < T.
Is anyone aware of an implementation of this fixed lag smoother in Kalman Filtering software?
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评论（1）
我不知道 R 计算固定滞后平滑估计中有任何包。然而，除非
你必须计算大量这样的估计，我认为在 t+N 处截断时间序列并计算普通平滑值就可以达到你想要的效果。
I am not aware of any package in R computing fixed lag smoothing estimates. However, unless
you have to compute a great many of such estimates, I think that truncating the time series at t+N and computing the ordinary smoothed value would do what you want.