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我正在使用 KFAS 来拟合表单的动态逻辑模型；

y^=β_t*x+ε

其中 y 是长度为 n 的向量，beta 是长度为 p 的向量，x 是 n*p 的矩阵。

β_t=β_(t-1)+η

因此，回归参数随时间变化，并充当过滤器估计的潜在变量。

如何在 R 中指定这样的模型？我不能使用 MARSS 包，因为我需要一个逻辑链接功能，但是我一直在尝试使用的 KFAS 包（它接受二项式分布）的文档记录很差。

关键问题似乎是每个时间段我有多个观察结果，这个包可能不支持。有关我的问题的示例，请参见下面的代码 - 它应该演示十个时间段，每个时间段有 2-3 个 obs，但 KFAS 认为每一行是一个单独的时间段，其中有 22 个而不是 10 个。

library(KFAS)
y = c(1,0,0,0,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1)
i = seq.Date(from = as.Date("2014-01-01"), as.Date("2014-01-10"), length.out = 22)
x = rnorm(n = 22, mean = 1, sd = 2)

a =   model = SSModel(y ~ 
                    SSMregression(~x),
                  distribution = "binomial")

fit = fitSSM(a, inits = c(0,0))
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