Прогнозування функції щільності

10

Я займаюся деякими дослідженнями щодо прогнозування часових рядів функцій щільності ймовірностей. Ми прагнемо прогнозувати PDF з урахуванням історично (зазвичай, оціночного) PDF. Метод прогнозування, який ми розробляємо, досить добре працює в симуляційних дослідженнях.

Однак мені потрібен числовий приклад із реальних програм, щоб далі проілюструвати наш метод. Отже, чи є належні приклади в додатках (фінанси, економіка, біологія, інженерія тощо), де збираються часові серії PDF-файлів і важливо і важко передбачити такий часовий ряд?

time-series forecasting functional-data-analysis

— юаньян
джерело

1

Спробуйте розподілити дохід. Це, безумовно, важливо оцінити і прогнозувати. Мені, безумовно, було б цікаво побачити результати.

— mpiktas

1

Банк Англії оприлюднює прогнози щільності інфляції. Докладнішу інформацію можна знайти тут: "Оцінка прогнозів щільності інфляції Банку Англії". Майкл П. Клементс The Economic Journal Vol. 114, № 498 (жовт. 2004 р.), Стор 844-866.

— user603

3

Одне важливе застосування полягає в демографії, наприклад, прогнозуванні розвитку вікових пірамід, які насправді є не що інше, як різні часові гістограми, які, в свою чергу, є оцінювачами щільності. Спробуйте свій підхід до цього.

Ось кілька ідей щодо отримання поздовжніх даних про демографічну щільність. Нарешті я пішов з німецьким набором даних, який мав найтоншу деталізацію, даючи щорічну піраміду за кроки 1 рік - більшість інших наборів даних щорічно використовували піраміду лише в 5-річному віці. Якщо ви знайдете краще джерело часових рядів демографічної щільності, будь ласка, повідомте нам про це.

Hyndman and Shang (2009) - документ про прогнозування функціональних часових рядів. Вони застосовують свій метод до рівня народжуваності.

Я також рекомендував би rainbowпакет для R також від Shang і Hyndman, для візуалізації функціональних даних.

Або ви можете візуалізувати свої прогнози за допомогою анімації. Ось невеликий анімований GIF, який я створив для майбутньої піраміди населення Німеччини (чоловіки зліва, жінки праворуч):

— Стефан Коласа
джерело

1

Існує зростаюча міждисциплінарна література щодо прогнозування щільності ймовірності (на відміну від просто прогнозування середнього значення серії). Наступне посилання - це нещодавнє опитування, в якому обговорюються як методологія, так і застосування в економіці, метеорології тощо.

Гнейтінг, Т. та М. Кацфус (2014): "Імовірнісне прогнозування", Щорічний огляд статистики та її застосування 1, 125-151.

Доступно за адресою http://www.an Yearreviews.org/doi/abs/10.1146/annurev-statistics-062713-085831

— Фабіан
джерело

Папір «Гнейтінг» і «Кацфус» - це хороший документ. Однак ОП не прагне прогнозувати прогнозну щільність із часового ряду історичних спостережуваних єдиних точок даних. У кожній точці минулого він спостерігав повну щільність . Йому цікаво прогнозувати, як буде розвиватися вся ця щільність. Таким чином, ця відповідь, на жаль, не вистачає позначки.

— Стефан Коласа

0

$t$

$t=0$ $P(t=0) = 0$ $t=\infty$ $P(t=\infty) = 1$

Скажіть, якщо вас цікавить більш детальна історія про це.

— мікрофон
джерело