pgam.filter(w, y, eta)
Diffuse initialization of the filter is applied by setting $a_{0}=0$ and $b_{0}=0$. A proper distribution of $\mu_{t}$ is obtained at $t=\tau$, where $\tau$ is the fisrt non-zero observation of the time series.
Harvey, A. C. (1990) Forecasting, structural time series models and the Kalman Filter. Cambridge, New York
Campos, E. L., De Leon, A. C. M. P., Fernandes, C. A. C. (2003) Modelo Poisson-Gama para Séries Temporais de Dados de Contagem - Teoria e Aplicações. 10a ESTE - Escola de Séries Temporais e Econometria
Junger, W. L. (2004) Modelo Poisson-Gama Semi-Paramérico: Uma Abordagem de Penalização por Rugosidade. MSc Thesis. Rio de Janeiro, PUC-Rio, Departamento de Engenharia Elétrica
pgam
, pgam.likelihood
, pgam.fit
, predict.pgam