読んでいる本（出典）： Rによるベイジアン動的線形モデル (統計ライブラリー) | G.ペトリス, S.ペトローネ, P.カンパニョーリ, 和合 肇, 萩原 淳一郎 | 本 | Amazon.co.jp
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目次：Rによるベイジアン動的線型モデル
冬休みに読み終わらなかったので延長戦（延長戦が7割）。
モデル構築が3章とあったのでそこまで読まないと意味ない（3章に何が書いてあるかまだ知らないけど）。
今日読んだページ： 63～69ページ
以下、自分の解釈・感想。
- 64ページ全体的に書いてあること： 観測値が増えるほど状態の分布にとって新しい情報がもたらされる一方で、システム誤差の存在によりもうこれ以上詰められないラインがあるので、時不変のモデルではフィルタリング分散は一定値に収束していく傾向がある。
- 平滑化のもう1つの例：季節成分があるケース。季節成分自体も動的に変化してよい。
- 67ページからは予測。信号対雑音比も動的に変化してよい。変化を組み込むと、大きなイベント後の予測にすぐ対応できる（大きなイベント直後の予測は上手くいかないけど、それによって大きく変わったレベルにいち早く追従できる）。このような予測をショック前後の経済データでやってみたい。
