Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Properly Use of Google Trends in Forecasting Models

論文の概要: The Properly Use of Google Trends in Forecasting Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03065v1
Date: Wed, 7 Apr 2021 11:33:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-08 18:59:47.047808
Title: The Properly Use of Google Trends in Forecasting Models
Title（参考訳）: 予測モデルにおけるgoogle trendsの適切な利用
Authors: Marcelo C. Medeiros, Henrique F. Pires
Abstract要約: textttGoogle Trendsは、予測者が使う最も人気のある無料ツールの1つになった。 Googleの検索データの各サンプルは、同じ検索語、データ、および場所を設定しても、他のものとは異なります。本稿は,問題になり得る理由と,その克服方法を明らかにすることを目的とする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: It is widely known that \texttt{Google Trends} has become one of the most popular free tools used by forecasters both in academics and in the private and public sectors. There are many papers, from several different fields, concluding that \texttt{Google Trends} improve forecasts' accuracy. However, what seems to be widely unknown, is that each sample of Google search data is different from the other, even if you set the same search term, data and location. This means that it is possible to find arbitrary conclusions merely by chance. This paper aims to show why and when it can become a problem and how to overcome this obstacle.
Abstract（参考訳）: \texttt{Google Trends}は、学者と民間、公共の両方で、予測者が使用する最も人気のある無料ツールの1つであることが広く知られている。いくつかの異なる分野から,‘texttt{Google Trends} が予測の精度を改善するという結論が得られた。しかし、広く知られていないと思われるのは、google検索データの各サンプルが、同じ検索語、データ、場所を設定する場合でも、互いに異なることだ。これは、偶然に任意の結論を見つけることができることを意味する。本稿は,問題になり得る理由と,その克服方法を明らかにすることを目的とする。

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