論文の概要: Sequential Predictive Conformal Inference for Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03463v3
- Date: Tue, 30 May 2023 04:02:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-01 02:19:40.575500
- 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。
具体的には,時系列データは交換不可能であり,既存の共形予測アルゴリズムでは適用できない性質を具体的に説明する。
- 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 time series data are non-exchangeable, and thus many existing conformal
prediction algorithms are not applicable. The main idea is to adaptively
re-estimate the conditional quantile of non-conformity scores (e.g., prediction
residuals), upon exploiting the temporal dependence among them. More precisely,
we cast the problem of conformal prediction interval as predicting the quantile
of a future residual, given a user-specified point 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,時系列データは交換不可能であり,既存の共形予測アルゴリズムでは適用できない性質を具体的に説明する。
主な考え方は、時間的依存を利用して非整合性スコア(例えば、予測残差)の条件量子を適応的に再推定することである。
より正確には、ユーザ特定点予測アルゴリズムにより、後続残差の量子化予測として共形予測間隔の問題をキャストする。
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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