【MCMC】Stan で状態空間モデリング

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前回の {dlm} を用いた状態空間モデルを Stan でも試してみます。
今回も備忘録になります。環境は macOS 10.12, R 3.3.1, rstan 2.16.2 です。

はじめに

前回も使った架空の日次PVデータに曜日 (0-6), 広告費, イベント (長期休暇) を表す変数を追加する。
広告費は pv 増加要因, 長期休暇は pv 減少要因の想定とする。

> head(df)
  X     date  pv week ad vacation
1 1 2016/9/1 490    0  0        0
2 2 2016/9/2 450    1  0        0
3 3 2016/9/3 176    2  0        0
4 4 2016/9/4 158    3  0        0
5 5 2016/9/5 440    4  0        0
6 6 2016/9/6 546    5  0        0

最初に前回の季節要素のあるトレンドモデルに似たモデルを作り, 続いて広告効果, イベント効果の項を追加する。

季節要素のある二次トレンドモデル

季節要素 (週効果) のある二次トレンドモデル。簡略化した表現の分解モデルを以下とする。

     \begin{eqnarray*}   pv_t = trend_t + week_t + ar_t + \epsilon_t \end{eqnarray*}

二次のトレンドモデルは, t 時点と t-1 時点の差が t-1 時点 と t-2 時点の差に大体等しいことで表す。

     \begin{eqnarray*}   trend_t - trend_{t-1} \simeq trend_{t-1} - trend_{t-2} \\   trend_t = 2 \times trend_{t-1} - trend_{t-2} + \epsilon_{trend_t} \\   \epsilon_{trend_t} \sim N(0,\sigma^2_{trend}) \end{eqnarray*}

また, 週効果は各曜日の効果の和をゼロとする。

Stan コードは以下。

data {
  int N;
  int week_day[N];
  vector[N] y;
}

parameters {
  vector[N] trend;
  vector[6] s_raw;
  vector[N] ar;
  real c_ar[2];
  real s_trend;
  real s_ar;
  real s_r;
}

transformed parameters {
  vector[7] s;
  vector[N] week;
  vector[N] y_mu;

  s[1:6] = s_raw;
  s[7] = -sum(s_raw);
  for(i in 1:N)
    week[i] = s[week_day[i]+1];
  y_mu = trend + week + ar;
}

model {
  s_trend ~ normal(0, 10);
  s_ar ~ normal(0, 10);
  s_r ~ normal(0, 20);

  trend[3:N] ~ normal(2*trend[2:N-1] - trend[1:N-2], s_trend);
  ar[3:N] ~ normal(c_ar[1]*ar[2:N-1] + c_ar[2]*ar[1:N-2], s_ar);
  y ~ normal(y_mu, s_r);
}

各パラメータの Rhat は概ね 1.1 以下で収束している様子だけど s_ar は工夫の余地が残った。

週効果のパラメータの中央値は以下で, 前回の {dlm} の推定値とほぼ同じとなった。

> df.week
  week   week.med
1  Thu   99.52395
2  Fri   49.80439
3  Sat -214.16421
4  Sun -223.37538
5  Mon   57.86294
6  Tue  122.16797
7  Wed  108.13716

{dlm} のトレンドモデルと比較すると, トレンドはより短期的に変動している。(二次トレンドモデルなので致し方なし)

イベント効果の導入

最初のモデルに広告効果, イベント効果を表す項を追加する。

     \begin{eqnarray*}   pv_t = trend_t + week_t + ad_t + event_t + ar_t + \epsilon_t \end{eqnarray*}

Stanコードは以下。

data {
  int N;
  int week_day[N];
  vector[N] y;
  vector[N] advertisement;
  vector[N] vacation;
}

parameters {
  vector[N] trend;
  vector[6] s_raw;
  vector[N] ar;
  real c_ar[2];
  real c_ad;
  real c_vacation;
  real s_trend;
  real s_ar;
  real s_r;
}

transformed parameters {
  vector[7] s;
  vector[N] week;
  vector[N] y_mu;
  vector[N] ad;
  vector[N] va;

  s[1:6] = s_raw;
  s[7] = -sum(s_raw);
  for(i in 1:N)
    week[i] = s[week_day[i]+1];
  ad = c_ad * advertisement;
  va = c_vacation * vacation;
  y_mu = trend + week + ad + va + ar;
}

model {
  s_trend ~ normal(0, 10);
  s_ar ~ normal(0, 10);
  s_r ~ normal(0, 20);

  trend[3:N] ~ normal(2*trend[2:N-1] - trend[1:N-2], s_trend);
  ar[3:N] ~ normal(c_ar[1]*ar[2:N-1] + c_ar[2]*ar[1:N-2], s_ar);
  y ~ normal(y_mu, s_r);
}

広告効果, イベント効果のパラメータの中央値を図示。
架空のデータではあるが pv に対して広告投下は 400 程度の増加効果, 長期休暇中は 90 程度の減少効果がありそうだ。

広告効果, イベント効果の導入でトレンドがやや滑らかになった。

データとコードは GitHub に置いた。

おわりに

久しぶりに Stan を使ったのですが, vector を使うと劇的に高速化し驚きました。
今回の参考書は StanとRでベイズ統計モデリング です。特に 状態空間モデル については12章 時間や空間を扱うモデル をご覧ください。


[1] RStanで『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をする
[2] RStanのおさらいをしながら読む 岩波DS 1
[3] R grepl Function