論文の概要: A Poisson-Gamma Dynamic Factor Model with Time-Varying Transition Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16297v2
• Date: Thu, 23 May 2024 07:21:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 06:29:07.878393
• Title: A Poisson-Gamma Dynamic Factor Model with Time-Varying Transition Dynamics
• Title（参考訳）: 時変遷移ダイナミクスを用いたポアソン-ガンマ動的因子モデル
• Authors: Jiahao Wang, Sikun Yang, Heinz Koeppl, Xiuzhen Cheng, Pengfei Hu, Guoming Zhang,
• Abstract要約: 非定常PGDSは、基礎となる遷移行列が時間とともに進化できるように提案されている。 後続シミュレーションを行うために, 完全共役かつ効率的なギブスサンプリング装置を開発した。 実験により,提案した非定常PGDSは,関連するモデルと比較して予測性能が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.147876395589925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Probabilistic approaches for handling count-valued time sequences have attracted amounts of research attentions because their ability to infer explainable latent structures and to estimate uncertainties, and thus are especially suitable for dealing with \emph{noisy} and \emph{incomplete} count data. Among these models, Poisson-Gamma Dynamical Systems (PGDSs) are proven to be effective in capturing the evolving dynamics underlying observed count sequences. However, the state-of-the-art PGDS still fails to capture the \emph{time-varying} transition dynamics that are commonly observed in real-world count time sequences. To mitigate this gap, a non-stationary PGDS is proposed to allow the underlying transition matrices to evolve over time, and the evolving transition matrices are modeled by sophisticatedly-designed Dirichlet Markov chains. Leveraging Dirichlet-Multinomial-Beta data augmentation techniques, a fully-conjugate and efficient Gibbs sampler is developed to perform posterior simulation. Experiments show that, in comparison with related models, the proposed non-stationary PGDS achieves improved predictive performance due to its capacity to learn non-stationary dependency structure captured by the time-evolving transition matrices.
• Abstract（参考訳）: カウント値の時間列を扱う確率論的アプローチは、説明可能な潜在構造を推測し、不確実性を推定する能力から多くの研究の注目を集めており、特に 'emph{noisy} と 'emph{incomplete} のカウントデータを扱うのに適している。 これらのモデルのうち、Poisson-Gamma Dynamical Systems (PGDSs) は、観測数列に基づく進化力学を捉えるのに有効であることが証明されている。 しかし、最先端のPGDSは、実世界のカウントタイムシーケンスでよく見られる「emph{time-variant}」遷移ダイナミクスを捕捉できない。 このギャップを軽減するため、非定常PGDSが提案され、基礎となる遷移行列が時間とともに進化し、進化する遷移行列は高度に設計されたディリクレマルコフ鎖によってモデル化される。 Dirichlet-Multinomial-Betaデータ拡張技術を活用し, 完全共役かつ効率的なGibbsサンプリング装置を開発し, 後部シミュレーションを行った。 実験により,提案した非定常PGDSは,時間発展遷移行列によって得られた非定常依存構造を学習する能力により,予測性能が向上することを示した。

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