27 您是否看过CRAN的时间序列任务视图？ 它列出了涉及Kalman过滤的软件包的几个条目： dlm FKF 韩国足协 以及更多，因为这是时间序列估计的相当普遍的技术。 — 德克·埃德比布特尔 source
15 除了在其他答案中提到的软件包之外，您可能还需要查看软件包预测，该预测处理以状态空间形式转换的特定类型的模型，并将MARSS包含生物学中的示例和应用程序（特别是写得很好的手册） （第5章）。 不过，对于一般应用程序，我同意先前的回答， 我认为dlm是一种通用且功能强大的软件包（在Petris等人的R中的《动态线性模型》一书中有很好的描述），KFAS提供了实现大多数功能的例程状态空间方法和FKF在出色的时间序列分析中描述的算法，功能有限，没有示例，但速度最快。 — 托塞尔 source 2 谢谢，Petris等人撰写的《 R中的动态线性模型》一书具有很高的信噪比。 — 亚伦
8 举个很好的例子，看看dlm小插图，如果您对要做什么以及如何做不清楚，我会避免使用其他所有软件包。 — G博士 source 3 +1，我总是推荐dlm和它的小插图。最重要的是，与大多数其他方法相比，DLM更像是编程。如果您打算进行除基本建模和预测之外的任何工作，则必须了解dlm为您生成的矩阵（某种意义上的状态空间程序）和方法。大多数其他软件包都可以处理矩阵，但希望您了解如何制作矩阵。 — 韦恩
7 软件包stsm现在可在CRAN上使用。该软件包提供了一些实用工具来适应基本的结构时间序列模型。 其他答案中提到的程序包提供了灵活的接口，可以以状态空间形式转换各种时间序列模型，并提供卡尔曼滤波器的合理实现。但是，在我看来，很少关注优化似然函数的过程。通常使用通用算法-L-BFGS-B算法。的stsm软件包增强了标准程序，并提供了适合基本结构模型的特定算法。 包装随附的文档中提供了更多详细信息。作为一个简单的例子，您也可以看到这篇文章。 — Javlacalle source