模拟各国和时间不变的状态空间模型的观察
这个例子说明了如何模拟状态和已知的，时间不变状态空间模型的观察。
假设一个潜过程是一个AR（1）模型。随后，状态方程是
哪里 是高斯均值为0，标准偏差1。
生成一个随机的100个系列观察 假设该系列开始于1.5。
T = 100;ARMdl = ARIMA（'AR'，0.5％，'不变'，0，'方差'，1）;X0 = 1.5;RNG（1）;％用于重现X =模拟（ARMdl，T，'Y0'，X0）;
进一步假设潜方法服从添加剂测量误差。随后，观测方程是
哪里 是高斯均值为0，标准差0.75。在一起时，潜过程和观测方程组成一个状态空间模型。
使用随机潜伏状态的过程（X）和观测方程式，以产生观测。
Y = X + 0.75 * randn（T，1）;
指定的四个系数矩阵。
A = 0.5;B = 1;C = 1;d = 0.75;
指定使用系数矩阵中的状态空间模型。
MDL = SSM（A，B，C，d）
MDL =状态空间模型类型：SSM状态向量长度：1个观察向量长度：1状态扰动向量长度：1观察创新载体长度：通过模型支持1种试样尺寸：无限制状态变量：X1，X2，...状态扰动金宝app：U1，U2，...观察系列：Y1，Y2，...观测创新：E1，E2，...状态方程：X1（T）=（0.50）X1（T-1）+ U1（T）观测方程：Y1（T）= X1（T）+（0.75）E1（t）的初始状态分布：初始状态的装置X1 0初始状态协方差矩阵X1 X1 1.33国家类型X1固定
MDL是一个SSM模型。验证模型是通过在命令窗口中显示正确指定。该软件推断状态过程中是固定的。随后，该软件设置初始状态的均值和协方差的平均值和一个AR（1）模型的固定分布的方差。
每个国家和观测模拟一个路径。指定的路径跨越100个周期。
[·斯密，simX] =模拟（MDL，100）;
斯密是模拟响应的100×1矢量。simX是模拟状态的100×1矢量。
与模拟状态画出真实状态值。此外，绘制与模拟响应观察到的反应。
图副区（2,1,1）图（1：T，X，'-k'，1：T，simX，'：R'，'行宽'，2）标题（{“真正的状态值和模拟国}）xlabel（'期'）ylabel（'州'）图例（{“真正的状态值”，“模拟状态值”}）副区（2,1,2）情节（1：T，Y，'-k'，1：T，·斯密，'：R'，'行宽'，2）标题（{“观察到的响应和模拟响应”}）xlabel（'期'）ylabel（'响应'）图例（{“观察到的反应”，“模拟响应”}）
默认，模拟模拟在状态空间模型中的每个状态和观察中的一个路径。要进行的蒙特卡洛研究，指定模拟大量的路径。
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