論文の概要: Sequential Predictive Conformal Inference for Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03463v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 05:07:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 15:40:51.645180
• Title: Sequential Predictive Conformal Inference for Time Series
• Title（参考訳）: 時系列の逐次予測等式推論
• Authors: Chen Xu, Yao Xie
• Abstract要約: 逐次データ(例えば時系列)に対する分布自由共形予測アルゴリズムを提案する。 時系列データは交換不能であるため、時間的残差に基づく多くの既存共形予測アルゴリズムは適用できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.38369532102931
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new distribution-free conformal prediction algorithm for sequential data (e.g., time series), called the \textit{sequential predictive conformal inference} (\texttt{SPCI}). We specifically account for the nature that the time series data are non-exchangeable, and thus many existing conformal prediction algorithms based on temporal residuals are not applicable. The main idea is to exploit the temporal dependence of conformity scores; thus, the past conformity scores contain information about future ones. Then we cast the problem of conformal prediction interval as predicting the quantile of a future residual, given a prediction algorithm. Theoretically, we establish asymptotic valid conditional coverage upon extending consistency analyses in quantile regression. Using simulation and real-data experiments, we demonstrate a significant reduction in interval width of \texttt{SPCI} compared to other existing methods under the desired empirical coverage.
• Abstract（参考訳）: 逐次データ(例えば時系列)に対する分布自由な共形予測アルゴリズムを新たに提案し,そのアルゴリズムを \textit{sequential predictive conformal inference} (\texttt{SPCI}) と呼ぶ。 具体的には、時系列データが交換不能である性質を特に考慮し、時間的残差に基づく既存の共形予測アルゴリズムは適用できない。 主な考え方は、適合度スコアの時間的依存を利用することであり、したがって過去の適合度スコアは将来のものに関する情報を含む。 そして,予測アルゴリズムを用いて,共形予測区間の問題を将来の残差の量子化を予測した。 理論的には、質的回帰の一貫性解析を拡張することによって漸近的有効条件範囲を確立する。 シミュレーションと実データ実験を用いて, 所望の実験範囲における他の既存手法と比較して, 区間幅が有意に減少することを示す。

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