동적 요인 분석과 상태 공간 모델

R의 MARSS 패키지는 동적 요인 분석을위한 기능을 제공합니다. 이 패키지에서 동적 요인 모델은 특수한 형태의 상태 공간 모델로 작성되며 공통 추세가 AR (1) 프로세스를 따른다고 가정합니다. 이 두 가지 방법에 익숙하지 않기 때문에 두 가지 질문이 있습니다.

동적 계수 분석은 특수한 형태의 상태 공간 모델입니까? 이 두 방법의 차이점은 무엇입니까?

또한 Dynamic Factor Analysis는 AR (1) 프로세스와 같은 공통 경향을 가정하지 않아도됩니다. 계절 ARIMA (또는 다른) 프로세스와 같은 일반적인 추세를 허용하는 패키지가 있습니까?

나는 당신의 질문을 전에 보지 못했습니다.

그렇습니다. 동적 요인 분석은 상태 공간 모델의 특정 사례로 볼 수 있습니다. 관측치가 작은 차원 상태 벡터 (관측 벡터의 치수에 비해 작음)에 종속되도록합니다. 따라서 일반적인 요인 분석에서와 같은 아이디어와 시간 의존성을 더한 것입니다.

"인자"는 시간 역학을 가질 수 있습니다. 당신은 R을 사용하는 경우 여러 R 패키지는, 당신은 예를 들어 포함한 일반적인 동적 요소 분석 모델을 지정하게됩니다 dlm나 KFAS.