論文の概要: Spliced Binned-Pareto Distribution for Robust Modeling of Heavy-tailed Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10952v1
• Date: Mon, 21 Jun 2021 09:48:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-22 22:54:14.644806
• Title: Spliced Binned-Pareto Distribution for Robust Modeling of Heavy-tailed Time Series
• Title（参考訳）: 重み付き時系列のロバストモデリングのためのスプリケート結合パレート分布
• Authors: Elena Ehrlich, Laurent Callot, Fran\c{c}ois-Xavier Aubet
• Abstract要約: 重み付き雑音を伴う時系列を頑健かつ正確にモデル化する新しい手法を提案する。 本手法は,分布の高次モーメントにおける時間依存性の捕捉を可能にする。 提案手法のロバスト性と精度をTwitter上の他の手法と比較し,カウント時系列に言及する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0312968200748118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work proposes a novel method to robustly and accurately model time series with heavy-tailed noise, in non-stationary scenarios. In many practical application time series have heavy-tailed noise that significantly impacts the performance of classical forecasting models; in particular, accurately modeling a distribution over extreme events is crucial to performing accurate time series anomaly detection. We propose a Spliced Binned-Pareto distribution which is both robust to extreme observations and allows accurate modeling of the full distribution. Our method allows the capture of time dependencies in the higher order moments of the distribution such as the tail heaviness. We compare the robustness and the accuracy of the tail estimation of our method to other state of the art methods on Twitter mentions count time series.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,非定常シナリオにおいて,重み付き雑音を伴う時系列を頑健かつ正確にモデル化する新しい手法を提案する。 多くの実用的な応用時系列は、古典的予測モデルの性能に大きな影響を及ぼす重み付きノイズを持ち、特に、極端な事象の分布を正確にモデル化することは、正確な時系列異常検出を行うために不可欠である。 本研究では,極端観測に頑健で,完全な分布を正確にモデル化できるスプリケード・ビンテッド・パレート分布を提案する。 本手法は,テールヘビーネスなどの分布の高次モーメントにおける時間依存性の把握を可能にする。 提案手法の尾部推定のロバスト性と精度を,twitter上の他の最先端の技術手法であるカウント時系列と比較した。

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