論文の概要: Warped Dynamic Linear Models for Time Series of Counts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14790v1
• Date: Wed, 27 Oct 2021 21:44:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-30 09:29:53.273547
• Title: Warped Dynamic Linear Models for Time Series of Counts
• Title（参考訳）: 時系列数に対するワープ動的線形モデル
• Authors: Brian King and Daniel R. Kowal
• Abstract要約: ガウスDLMをワープすることで時系列をカウントする新しい手法を提案する。 これらの結果を利用して、推論と予測のためのカスタマイズされた効率的な計算戦略を作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4441866681085516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamic Linear Models (DLMs) are commonly employed for time series analysis due to their versatile structure, simple recursive updating, and probabilistic forecasting. However, the options for count time series are limited: Gaussian DLMs require continuous data, while Poisson-based alternatives often lack sufficient modeling flexibility. We introduce a novel methodology for count time series by warping a Gaussian DLM. The warping function has two components: a transformation operator that provides distributional flexibility and a rounding operator that ensures the correct support for the discrete data-generating process. Importantly, we develop conjugate inference for the warped DLM, which enables analytic and recursive updates for the state space filtering and smoothing distributions. We leverage these results to produce customized and efficient computing strategies for inference and forecasting, including Monte Carlo simulation for offline analysis and an optimal particle filter for online inference. This framework unifies and extends a variety of discrete time series models and is valid for natural counts, rounded values, and multivariate observations. Simulation studies illustrate the excellent forecasting capabilities of the warped DLM. The proposed approach is applied to a multivariate time series of daily overdose counts and demonstrates both modeling and computational successes.
• Abstract（参考訳）: 動的線形モデル(DLM)は、その汎用構造、単純な再帰的更新、確率予測により時系列解析に一般的に用いられる。 ガウス的DLMは連続データを必要とするが、ポアソンベースの代替は十分なモデリングの柔軟性に欠けることが多い。 ガウスDLMをワープすることで時系列をカウントする新しい手法を提案する。 ワーピング関数には2つのコンポーネントがある: 分散柔軟性を提供する変換演算子と、離散データ生成プロセスに対する正しいサポートを保証する丸め演算子である。 重要なことは、状態空間のフィルタリングとスムーズな分布に対する解析的および再帰的な更新を可能にする、歪んだDLMの共役推論を開発することである。 オフライン解析のためのモンテカルロシミュレーションや、オンライン推論のための最適粒子フィルタを含む、推論と予測のためのカスタマイズされた効率的な計算戦略を作成する。 このフレームワークは様々な離散時系列モデルを統一し拡張し、自然数、丸い値、多変量観測に有効である。 シミュレーション研究は、歪んだDLMの優れた予測能力を示している。 提案手法は, 日々の過剰摂取回数の多変量時系列に適用し, モデル化と計算成功の両立を実証する。

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