Quiero implementar (en R) el siguiente Modelo lineal dinámico muy simple para el que tengo 2 parámetros variables de tiempo desconocidos (la varianza del error de observación y la varianza del error de estado ).
Quiero estimar estos parámetros en cada punto de tiempo, sin prejuicios . Por lo que entiendo, puedo usar un MCMC (en una ventana móvil para evitar el sesgo de anticipación) o un filtro de partículas (o Monte Carlo secuencial - SMC).
¿Qué método usarías y
cuáles son los pros y los contras de estos dos métodos?
Pregunta adicional: en estos métodos, ¿cómo selecciona la velocidad de cambio de los parámetros? Supongo que tenemos que ingresar una información aquí, porque hay una ganga entre usar muchos datos para estimar los parámetros y usar menos datos para reaccionar más rápidamente a un cambio en el parámetro.