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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14790v4
• Date: Tue, 6 Jun 2023 18:14:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 20:41:56.563140
• 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をワープして時系列をカウントするための新しい半パラメトリック手法を提案する。 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アルゴリズムを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3515965758160216
• 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, ability to handle missing data, 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 semiparametric methodology for count time series by warping a Gaussian DLM. The warping function has two components: a (nonparametric) transformation operator that provides distributional flexibility and a rounding operator that ensures the correct support for the discrete data-generating process. 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 algorithms 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(dlms)は、その汎用構造、単純な再帰的更新、欠落データを扱う能力、確率的予測のために、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をワープして時系列をカウントするための新しい半パラメトリック手法を提案する。 ワープ関数には、分散柔軟性を提供する(非パラメトリック)変換演算子と、離散データ生成プロセスの正しいサポートを保証する丸め演算子という2つのコンポーネントがある。 我々は、状態空間のフィルタリングと平滑化のための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。 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など,これらの結果を利用して推論と予測を行う。 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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