statsmodels.tsa.statespace.simulation_smoother.SimulationSmoother.simulation_smoother¶

SimulationSmoother.simulation_smoother(simulation_output=None, method='kfs', results_class=None, prefix=None, nobs=-1, random_state=None, **kwargs)[source]¶

获取状态空间模型的模拟平滑器。

Parameters:¶

simulation_outputint, optional

确定计算哪种模拟平滑器输出。 默认是所有（包括状态和干扰）。

method{‘kfs’, ‘cfa’}, optional

模拟平滑方法。如果method=’kfs’，则模拟平滑器基于卡尔曼滤波和平滑递归。如果method=’cfa’，则模拟平滑器基于Cholesky因子算法（CFA）方法。CFA方法不适用于所有状态空间模型，但在支持的情况下可以更快。

results_classclass, optional

默认的结果类，用于保存模拟平滑的输出。默认是SimulationSmoothResults。如果指定，类必须继承自SimulationSmoothResults。

prefixstr

数据类型的前缀。通常仅在内部使用。

nobsint

要模拟的观测值数量。如果设置为-1以外的任何值，则只会执行模拟（即不会执行模拟平滑），因此只有generated_obs和generated_state属性可用。

random_state{None, int, Generator, RandomState}, optional

如果 seed 是 None（或 np.random），则使用 numpy.random.RandomState 单例。 如果 seed 是 int，则使用一个新的 numpy.random.RandomState 实例，并以 seed 作为种子。 如果 seed 已经是 numpy.random.Generator 或 numpy.random.RandomState 实例，则使用该实例。

**kwargs

附加的关键字参数，用于设置模拟输出。 参见 set_simulation_output 了解更多详情。

Returns:¶

SimulationSmoothResults