Package DLM (Giovanni Petris)

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Hajer SOUAIFI
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Package DLM (Giovanni Petris)

Messagepar Hajer SOUAIFI » 11 Juin 2007, 14:22

Bonjour à tous les utilisateurs de R et en particulier à ceux qui utilise R pour faire des prévisions avec des séries temporelles,

Un des mes soucis est l'utilisation du package dlm de R et donc de la théorie des modèles linéaires dynamiques.

En effet, cela fait déjà quelques semaines déjà ( :x ) que j'essaye de programmer un modèle de prévision pour séries temporelles avec variables explicatives basé sur les modèles linéaires dynamiques.

En cherchant dans R, j'ai appris l'existence de ce package. Toute contente, :wink: j'ai essayé (tout d'abord) de me familiariser avec celui-ci au travers de l'help fourni. Voici l'URL :

http://definetti.uark.edu/~gpetris/DLM/dlm.pdf

Bien que ce document soit pédagogiquement bien fait (beaucoup de petits exemples), lorsque j'essaie de l'utiliser avec mes données (donc avec la réalité), je me vois confrontée au problème de l'initialisation des matrices qui permettent de définir ce fameux modèle. En effet, avant d'utiliser la fonction dlm(), il faut initialiser des matrices nommées FF, V, GG, W, m0 et C0 or les matrices de covariance-variance (V, W, C0) et le vecteur de la moyenne m0 sont inconnues au début de l'algo.

Donc ma principale question est : comment initialiser ces matrices et s'il faut les estimer, quelle est la méthode à utiliser ?

Donc si une charmante personne altruiste pouvait m'aider à résoudre ce problème, je lui serais reconnaissante :D

Merci par avance !!!
##############################

Le lendemain .... :

Apparement, cette question n'inspire personne parmi les utilisateurs. Je reformule ma question :
est-ce qu'une personne aurait déjà utiliser ce package DLM pour faire des prévisions et si c'est le cas serait-il possible d'avoir un petit exemple de code en guise d'illustration concrète (autre que ceux de la doc ci-dessus qui ne sont pas très explicites) ?

Encore merci !

Stéphane Laurent
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Messagepar Stéphane Laurent » 24 Juin 2007, 08:25

Salut,

Je vois que des gens se retrouvent ici... Ca va bien ?

Je ne connais pas ce que tu fais mais ta question par rapport aux valeurs initiales m'a fait pensé à l'algorithme de Gibbs, même si ça n'a aucun rapport, ce qu'on fait avec l'algorithme de Gibbs pour les valeurs initiales, c'est qu'on en essaye plusieurs et on regarde si les résultats changent. C'est sûrement une pratique commune à beaucoup d'algorithmes. D'ailleurs j'ai vu ça dans le pdf que tu as donné en lien :

We suggest, especially for highly complex models, to
repeat the optimization process several times, starting from different initial
values.


C'est bien cet 'optimization process" que tu utilises ?

à+ et bon courage

Hajer SOUAIFI
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Enregistré le : 08 Juin 2007, 19:21

Messagepar Hajer SOUAIFI » 24 Juin 2007, 17:14

Salut Stéphane !

Oui, on est au moins 3 de Strasbourg sur ce site. C'est qu'on galère pas mal avec R.

En tout cas merci pour ta réponse. Je pense aussi qu'il faut essayer plusieurs valeurs initiales et choisir celles qui nous donnent les meilleurs résultats. Mais ce sont les exemples de cette aide qui m'ont troublé car l'auteur (et un autre qui utilise ce package comme applications dans un cours) emploie souvent un m0 = 0 (vecteur ou matrice) et C0 = 1e+07 (vecteur ou matrice). Et finalement, après plusieurs essais (sur un jeu de données) les valeurs initiales ne jouent pas tellement sur les résultats.

En tout cas, si quelqu'un a un réel exemple d'utilisation de ce package, cela m'intéresse encore.

Merci et bon courage !

Stéphane Laurent
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Enregistré le : 05 Déc 2006, 19:07

Messagepar Stéphane Laurent » 25 Juin 2007, 04:49

Salut,

- Tu peux essayer tes questions sur ce forum : http://forums.cirad.fr/logiciel-R/viewtopic.php?t=411&highlight=pub.

- Attention à ce que tu dis :
qu'il faut essayer plusieurs valeurs initiales et choisir celles qui nous donnent les meilleurs résultats


.. les résultats comment peux-tu dire qu'ils sont meilleurs que d'autres... ?

- Si tu as essayé plusieurs valeurs initiales et que ça bouge pas c'est bon

- Si c'est bien un max de vraisemblance que tu cherches, tu peux déjà essayer de te faire une idée d'où il se situe en calculant et/ou dessinnant le truc que tu veux maximiser pour plusieurs valeurs

à+


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