Dynamic Linear Models (DLMs) are commonly employed for time series analysis due to their versatile structure, simple recursive updating, and probabilistic forecasting. However, the options for count time series are limited: Gaussian DLMs require continuous data, while Poisson-based alternatives often lack sufficient modeling flexibility. We introduce a novel methodology for count time series by warping a Gaussian DLM. The warping function has two components: a transformation operator that provides distributional flexibility and a rounding operator that ensures the correct support for the discrete data-generating process. Importantly, we develop conjugate inference for the warped DLM, which enables analytic and recursive updates for the state space filtering and smoothing distributions. We leverage these results to produce customized and efficient computing strategies for inference and forecasting, including Monte Carlo simulation for offline analysis and an optimal particle filter for online inference. This framework unifies and extends a variety of discrete time series models and is valid for natural counts, rounded values, and multivariate observations. Simulation studies illustrate the excellent forecasting capabilities of the warped DLM. The proposed approach is applied to a multivariate time series of daily overdose counts and demonstrates both modeling and computational successes.


翻译:动态线性模型(DLMS)通常用于时间序列分析,因为其多功能结构、简单的循环更新和概率预测。然而,计算时间序列的选择有限:高山DLMS需要连续数据,而以Poisson为基础的替代品往往缺乏足够的建模灵活性。我们引入了一种新的计时时间序列方法,对高山DLM进行扭曲。扭曲功能有两个组成部分:一个提供分配灵活性的转换操作器和一个圆形操作器,以确保对离散数据生成过程的正确支持。重要的是,我们为扭曲的DLM(DLM)开发了二次推论,为州空间过滤和平滑分布提供了分析和递现更新。我们利用这些结果来生成定制和高效的推断和预测计算战略,包括用于离线分析的蒙特卡洛模拟和用于在线推断的最佳粒子过滤器。这个框架统一和扩展了各种离散时间序列模型,对于自然计数、四舍值和多变量观测是有效的。模拟模型的模拟研究为州空间过滤和平滑动分配的每日测算法展示了优劣的模型。

0
下载
关闭预览

相关内容

对于给定d个属性描述的示例x=(x1,x2,......,xd),通过属性的线性组合来进行预测。一般的写法如下: f(x)=w'x+b,因此,线性模型具有很好的解释性(understandability,comprehensibility),参数w代表每个属性在回归过程中的重要程度。
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月2日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
人工智能 | ICAPS 2019等国际会议信息3条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年9月28日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
5+阅读 · 2021年2月15日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Arxiv
3+阅读 · 2019年10月31日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
Arxiv
6+阅读 · 2018年11月29日
Arxiv
5+阅读 · 2017年11月30日
Arxiv
3+阅读 · 2015年5月16日
VIP会员
相关资讯
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
人工智能 | ICAPS 2019等国际会议信息3条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年9月28日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员