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J-GLOBAL ID：201802237294082629   整理番号：18A0342911

コピュラベース時系列は予測者を合併し【Powered by NICT】

Copulas-based time series combined forecasters

著者 (5件)： de Oliveira Ricardo T.A. (Center for Informatics, Federal University of Pernambuco, UFPE, Brazil) ,  de Oliveira Ricardo T.A. (Department of Statistics and Informatics, Federal Rural University of Pernambuco, UFRPE, Brazil) ,  de Assis Thaize Fernandes O. (Department of Statistics and Informatics, Federal Rural University of Pernambuco, UFRPE, Brazil) ,  Firmino Paulo Renato A. (Center for Science and Technology, Federal University of Cariri, UFCA, Brazil) ,  Ferreira Tiago A.E. (Department of Statistics and Informatics, Federal Rural University of Pernambuco, UFRPE, Brazil)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 376  ページ： 110-124  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時系列結合予報官は統計的観点からそれぞれの単一モデルより優れていた。このようにして,単純平均(SA)と最小分散(MV)法,線形結合関数は,文献における凝集の主要な代替法とされている。本研究では,バイアスされた単一モデルを結合するためのコピュラベース法を提示した。Copulasを周辺確率分布上で動作する,予測残差をモデル化柔軟によるMVを一般化する特異的な利点を有した多変量関数と,それらの間の依存性は,優れた予測をもたらすことを典型的な分割統治フレームワーク。コピュラベース組合せ法の有用性は,SA及びMVモデルとの比較,シミュレーション例および実世界時系列の数に基づくにより明らかにした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測 ,  残差 ,  確率分布 ,  シミュレーション ,  モデリング ,  モデル
準シソーラス用語： ガバナンス ,  多変量 ,  線形結合 ,  最小分散 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 接合分布関数による推定器 ,  予測の非線形結合 ,  時系列予測者 ,  最尤推定 ,  不偏予測者 ,  最小分散 ,  簡単な平均

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： コピュラ ,  時系列 ,  予測 ,  合併