論文の概要: Accurate Characterization of Non-Uniformly Sampled Time Series using Stochastic Differential Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01073v1
• Date: Thu, 2 Jul 2020 13:03:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 13:26:34.780597
• Title: Accurate Characterization of Non-Uniformly Sampled Time Series using Stochastic Differential Equations
• Title（参考訳）: 確率微分方程式を用いた非一様サンプリング時系列の精度評価
• Authors: Stijn de Waele
• Abstract要約: 非均一サンプリングは、実験者が調査中のプロセスのサンプリング特性を完全に制御していない場合に発生する。 確率の数値最適化のための新しい初期推定法を提案する。 シミュレーション実験において,新しい推定器の精度が向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-uniform sampling arises when an experimenter does not have full control over the sampling characteristics of the process under investigation. Moreover, it is introduced intentionally in algorithms such as Bayesian optimization and compressive sensing. We argue that Stochastic Differential Equations (SDEs) are especially well-suited for characterizing second order moments of such time series. We introduce new initial estimates for the numerical optimization of the likelihood, based on incremental estimation and initialization from autoregressive models. Furthermore, we introduce model truncation as a purely data-driven method to reduce the order of the estimated model based on the SDE likelihood. We show the increased accuracy achieved with the new estimator in simulation experiments, covering all challenging circumstances that may be encountered in characterizing a non-uniformly sampled time series. Finally, we apply the new estimator to experimental rainfall variability data.
• Abstract（参考訳）: 非一様サンプリングは、実験者が調査中のプロセスのサンプリング特性を完全に制御できない場合に発生する。 さらに、ベイズ最適化や圧縮センシングなどのアルゴリズムにも意図的に導入されている。 確率微分方程式(SDE)は、特にそのような時系列の2次モーメントを特徴づけるのに適している。 自己回帰モデルからの漸進的推定と初期化に基づいて,確率の数値最適化のための新しい初期推定手法を提案する。 さらに、SDE確率に基づく推定モデルの順序を減少させるために、純粋にデータ駆動方式としてモデルトランケーションを導入する。 シミュレーション実験において,新しい推定器によって達成される精度が向上し,非一様サンプル時系列の特徴付けに遭遇する可能性のある課題をすべて網羅した。 最後に,実験降雨変動データに新しい推定器を適用する。

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