[Japanese/English]
Rパッケージ TSSSompは，「FORTRAN77 時系列解析プログラミング」(北川源四郎著/岩波書店) のFORTRANプログラムを基に作成された時系列データ解析のための Rパッケージ TSSS の中の一部の関数の OpenMPを使った並列化版である．多少実行時間がかかる関数を対象とし，当初は時変係数ARモデルの時変分散の推定関数 tvvar() とモデル推定関数 tvar() の並列化のみ (tvvarOMP パッケージ) だったが，TSSS Ver.1.3.0 以降に粒子フィルタおよび平滑化の関数 pfilter(), pfilterNL() が追加された後これらの関数の並列化版も加えた．
本パッケージは，前述の関数のFORTRANソースプログラム内で並列処理可能な箇所にOpenMPを用いて実行時間の短縮を図った tvvarOmp(), tvarOmp(), pfilterOmp() および pfilterNLOmp() の四つの関数からなる．「4. テスト環境と実行結果」にあるように，実行環境と関数により速度向上率は異なる．
ここでは，Windows版Rのインストール方法について簡単に説明する．Linux版や他のバージョンのインストール方法については，RjpWiki を参照のこと．
(1) 実行ファイル (例えば R-4.2.3-win.exe)をRのサイト CRAN よりダウンロードする．日本国内であれば統計数理研究所 (http://cran.ism.ac.jp/)などのミラーを利用できる．
(2) 実行ファイルをダブルクリックしてインストーラを起動する．表示画面に従ってセットアップに使用する言語を選択「Japanese(OK)」，ライセンスへの同意をチェックし，セットアップ完了画面まで進み(完了)をクリックする．
このパッケージのインストールには，依存パッケージとして TSSS をあらかじめインストールしておくこと必要である．
(1) バイナリファイル TSSSomp_1.2.1.zip を適当なフォルダにダウンロードする.
(2) R(RGui)を起動し(右クリックし「管理者として実行(A)...」)，メニュー [Packages] から
--> Install package(s) from local zip files...
--> Select files で TSSSomp_1.2.1.zip を選択.
(3) メニュー [Package] から
--> Load Package...
--> Select one で TSSSomp を選択.
(1) ソースファイル TSSSomp_1.2.1.tar.gz を適当なディレクトリにダウンロードする．
(2) スーパーユーザになりインストールする．
# R CMD INSTALL TSSSomp_1.2.1.tar.gz
(3) Rを起動しTSSSompをロードする．
$ R
> library(TSSSomp)
本パッケージは，Windows 10 (Intel Core i7-8550U)上 R-4.0.2 と Ubuntu 20.04 LTS (Intel Core i7 6700HQ)上 R-4.0.3 とで実行テストを行った．
非並列の場合とスレッド数 8 の場合の例題の処理速度を比較した結果は，以下の通りである．(2021年4月30日時点)
tvvarOmp は Windows 10でおよそ2.2倍，Ubuntu 20.04でおよそ2倍
tvarOmp は Windows 10でおよそ3.2倍，Ubuntu 20.04でおよそ2.6倍
pfilterOmp は Windows 10ではおよそ1.5倍，ubuntu 20.04では変わらない
pfilterNLOmp は Windows 10ではおよそ1.5倍，ubuntu 20.04では変わらない
(1) Kitagawa, G. (2010) Introduction to Time Series Modeling. Chapman & Hall/CRC.
(2) Kitagawa, G. (2020) Introduction to Time Series Modeling with Applications in R. Chapman & Hall/CRC.
(3) 北川源四郎 (1993) 「FORTRAN 77 時系列解析プログラミング」 岩波コンピュータサイエンスシリーズ, 岩波書店
(4) 北川源四郎 (2005) 「時系列解析入門」 岩波書店
(5) 北川源四郎 (2020) 「Rによる 時系列モデリング入門」 岩波書店
本パッケージに関するご質問やバグ報告等がありましたら ismrp(at)grp.ism.ac.jp 宛お寄せ下さい．