Fugu-MT 論文翻訳(概要): Probabilistic Reconciliation of Count Time Series

論文の概要: Probabilistic Reconciliation of Count Time Series

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09322v1
Date: Tue, 19 Jul 2022 15:23:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-20 14:18:50.329825
Title: Probabilistic Reconciliation of Count Time Series
Title（参考訳）: カウント時系列の確率的再調
Authors: Giorgio Corani, Nicolo Rubattu, Dario Azzimonti, Alessandro Antonucci
Abstract要約: ベイズの法則により,底面および上部時系列のベース予測に含まれる情報を融合することにより,確率的和解が得られることを示す。我々は,数列の時間的階層の整合実験を行い,確率的整合よりも大きな改善を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 64.49736154556926
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a principled method for the reconciliation of any probabilistic base forecasts. We show how probabilistic reconciliation can be obtained by merging, via Bayes' rule, the information contained in the base forecast for the bottom and the upper time series. We illustrate our method on a toy hierarchy, showing how our framework allows the probabilistic reconciliation of any base forecast. We perform experiment in the reconciliation of temporal hierarchies of count time series, obtaining major improvements compared to probabilistic reconciliation based on the Gaussian or the truncated Gaussian distribution.
Abstract（参考訳）: 我々は,任意の確率的ベース予測の解消のための原理的手法を提案する。ベイズの規則により,底部と上部時系列のベース予測に含まれる情報とを融合することにより,確率的和解が得られることを示す。提案手法をおもちゃの階層構造に記述し,我々の枠組みがどのような基盤予測の確率論的和解を可能にするかを示す。我々は,数列の時間的階層の整合実験を行い,ガウス分布やガウス分布に基づく確率的整合よりも大きな改善を得た。

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