格拉玛

R包glarma:广义线性自回归滑动平均模型。给出了离散值时间序列广义线性自回归滑动平均(GLARMA)模型的估计、检验、诊断检验和预测的函数。这是一类观测驱动的非线性非高斯状态空间模型。状态向量由一个线性回归分量和一个观测驱动分量组成,该分量由过去预测残差的自回归滑动平均(ARMA)滤波器组成。目前,三种分布(泊松分布、负二项分布和二项分布)可用于响应序列。观察驱动部分的残差有三个选项(皮尔逊、评分类型和未评分)。估计是通过最大似然法(条件是初始值的ARMA过程)优化费希尔评分或牛顿-拉夫森迭代法。观测驱动组件的似然比和Wald检验允许在广义线性模型设置中测试序列相关性。图形诊断包括模型拟合、自相关函数和概率积分变换残差。软件包中包含几个标准数据集。