論文の概要: Exponentially Weighted Moving Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08136v2
• Date: Wed, 24 Apr 2024 17:38:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 20:28:54.242128
• Title: Exponentially Weighted Moving Models
• Title（参考訳）: 指数重み付き移動モデル
• Authors: Eric Luxenberg, Stephen Boyd,
• Abstract要約: ベクトル時系列に対する指数重み付き移動モデル(EWMM)は、時間毎に新しいデータモデルに適合する。 固定された過去のサンプルのウィンドウだけを格納する必要があるEWMMの近似を計算するための一般的な方法を提案する。 近似から得られた推定値と正確なEWMM法による推定値を比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An exponentially weighted moving model (EWMM) for a vector time series fits a new data model each time period, based on an exponentially fading loss function on past observed data. The well known and widely used exponentially weighted moving average (EWMA) is a special case that estimates the mean using a square loss function. For quadratic loss functions EWMMs can be fit using a simple recursion that updates the parameters of a quadratic function. For other loss functions, the entire past history must be stored, and the fitting problem grows in size as time increases. We propose a general method for computing an approximation of EWMM, which requires storing only a window of a fixed number of past samples, and uses an additional quadratic term to approximate the loss associated with the data before the window. This approximate EWMM relies on convex optimization, and solves problems that do not grow with time. We compare the estimates produced by our approximation with the estimates from the exact EWMM method.
• Abstract（参考訳）: ベクトル時系列に対する指数重み付き移動モデル(EWMM)は、過去の観測データに対する指数重み付き損失関数に基づいて、時間毎に新しいデータモデルに適合する。 指数重み付き移動平均(EWMA)は、平方損失関数を用いて平均を推定する特殊なケースである。 二次損失関数に対して、EWMMは2次関数のパラメータを更新する単純な再帰を用いて適合することができる。 他の損失関数の場合、過去の履歴全体が保存されなければならない。 本稿では,過去のサンプルの固定数のウィンドウのみを格納するEWMMの近似計算法を提案する。 この近似EWMMは凸最適化に依存し、時間とともに成長しない問題を解く。 近似から得られた推定値と正確なEWMM法による推定値を比較する。

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