関数時系列のためのブートストラップ予測バンド【JST・京大機械翻訳】

Paparoditis Efstathios; Shang Han Lin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201277121093 整理番号：21P0028652

関数時系列のためのブートストラップ予測バンド【JST・京大機械翻訳】

Bootstrap Prediction Bands for Functional Time Series

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発行年： 2020年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年07月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

静止機能時系列のための予測バンドを構築するためのブートストラップ法を提案した。この手順では,関数プロセスのKarhunen-Loeve表現に現れるFourier係数の時間反転級数の一般的なベクトル自己回帰表現を利用した。それは,モデルフリー方法での根底にある過程の依存性構造を適切に模倣し,各機能的擬似時間シリーズの最後に同じ条件固定曲線を持つ,逆時間,機能的複製を生成する。次にブートストラップ予測誤差分布をモデルフリー,ブートストラップ生成未来関数観察と予測に用いたモデルから得た関数予測との差として計算した。これにより,推定誤差分布を推定し,モデル誤指定による予測と推定誤差に関連する革新と推定誤差を説明した。関心の条件付き予測誤差分布の推定におけるブートストラップ手順の漸近妥当性を確立し,また,この手順が(漸近的に)望ましいカバレッジを達成する予測バンドの構築を可能にすることを示した。学生化予測誤差プロセスの条件付き分布の一貫した推定に基づく予測バンドも紹介した。このようなバンドは,予測の局所不確実性をより適切に考慮することを可能にする。シミュレーション研究と2つのデータセットの分析を通して,著者らは提案方法の能力と良好な有限サンプル性能を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 電力工学・電力事業一般

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