論文の概要: Probabilistic Feature Selection in Joint Quantile Time Series Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01654v2
• Date: Tue, 21 Dec 2021 19:17:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 03:33:16.325189
• Title: Probabilistic Feature Selection in Joint Quantile Time Series Analysis
• Title（参考訳）: 連立量子時系列解析における確率的特徴選択
• Authors: Ning Ning
• Abstract要約: 連立量子時系列解析における特徴選択のための一般的な確率論的手法を提案する。 QFSTSモデルは一般的な構造時系列モデルであり、各コンポーネントは時系列モデリングに付加的な寄与をもたらす。 QFSTSモデルは、特徴選択、パラメータ推定、予測において優れた性能を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6599344783327054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantile feature selection over correlated multivariate time series data has always been a methodological challenge and is an open problem. In this paper, we propose a general probabilistic methodology for feature selection in joint quantile time series analysis, under the name of quantile feature selection time series (QFSTS) model. The QFSTS model is a general structural time series model, where each component yields an additive contribution to the time series modeling with direct interpretations. Its flexibility is compound in the sense that users can add/deduct components for each times series and each time series can have its own specific valued components of different sizes. Feature selection is conducted in the quantile regression component, where each time series has its own pool of contemporaneous external predictors allowing "nowcasting". Creative probabilistic methodology in extending feature selection to the quantile time series research area is developed by means of multivariate asymmetric Laplace distribution, ``spike-and-slab" prior setup, the Metropolis-Hastings algorithm, and the Bayesian model averaging technique, all implemented consistently in the Bayesian paradigm. Different from most machine learning algorithms, the QFSTS model requires small datasets to train, converges fast, and is executable on ordinary personal computers. Extensive examinations on simulated data and empirical data confirmed that the QFSTS model has superior performance in feature selection, parameter estimation, and forecast.
• Abstract（参考訳）: 相関した多変量時系列データによる質的特徴選択は常に方法論的な課題であり、オープンな問題である。 本稿では,QFSTS(Quantile Feature selection time series)モデルの名称を用いて,共同量子化時系列解析における特徴選択の一般的な確率論的手法を提案する。 QFSTSモデルは一般的な構造的時系列モデルであり、各コンポーネントは直接解釈を伴う時系列モデリングに付加的な寄与を与える。 その柔軟性は、ユーザが各時系列に対してコンポーネントを追加/デダクトできるという意味で複雑で、各時系列は、それぞれ異なるサイズの特定のコンポーネントを持つことができる。 特徴選択は量子回帰成分(quantile regression component)で行われ、各時系列は「流れ」を許容する同時の外部予測器のプールを持つ。 多変量非対称ラプラス分布, ``spike-and-slab" 事前設定, Metropolis-Hastings アルゴリズム, and the Bayesian model averaging technique を用いて,特徴選択を量子時系列研究領域に拡張する確率的手法を開発した。 ほとんどの機械学習アルゴリズムとは異なり、qfstsモデルはトレーニングのために小さなデータセットを必要とし、高速に収束し、通常のパーソナルコンピュータで実行可能である。 シミュレーションデータと実験データによる広範囲な検証により,QFSTSモデルが特徴選択,パラメータ推定,予測において優れた性能を示した。

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