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自己回帰フィルタリングを行う

自己回帰Kalmanフィルタを使ってデータにフィルタを掛ける：
Wolfram Language code: SeedRandom[99]; data = RandomFunction[ARMAProcess[{.1}, {.6}, 1], {1, 50}];
EstimatedProcessを使って，自己回帰モデルをデータにフィットさせる：
Wolfram Language code: ar = EstimatedProcess[data, ARProcess[3]]
KalmanFilterを使って，推定された過程に従うデータにフィルタを掛ける：
Wolfram Language code: arFilter = KalmanFilter[ar, data]
データとフィルタを比べる：
Wolfram Language code: ListLinePlot[{data, arFilter}, Filling -> {1 -> {2}}, FillingStyle -> Yellow, PlotLegends -> {"データ", "フィルタ"}, ImageSize -> 400]