Üstel bir düzeltme modelinde eksik verilerle ilgilenme

Üstel yumuşatma modelleri ailesi bağlamında eksik verilerle başa çıkmanın standart bir yolu yoktur. Özellikle, tahmin paketinde ets olarak adlandırılan R uygulaması , eksik veri olmadan en uzun alt diziyi ve Hyndman ve ark. Tarafından "Üstel Düzgünleştirme ile Tahmin" kitabını alıyor gibi görünmektedir. hiç eksik veri hakkında konuşmak gibi görünmüyor.

Kullanıcılarım açıkça bana soruyorsa (ve eksik veriler birbirine çok yakın veya tam olarak bir sezon arayla çok fazla periyotta ortaya çıkmazsa) biraz daha yapmak istiyorum. Özellikle, aklımda olan şu. Simülasyon sırasında kayıp bir değer karşılaşma olacak her , ben şimdiki nokta tahmini yerine ediyorum için , böylece . Bu, örneğin, parametre optimizasyon işlemi için veri noktasını dikkate almaz hale getirir. $y_t$ $\tilde y_t$ $y_t$ $\varepsilon_t = 0$

Parametreler için makul bir uyum sağladıktan sonra, hataların standart sapmasını tahmin edebilirim (ortalama ile normal olduğu varsayılır ) ve bu dağıtımdan üretilen değerlerinin kullanılmasının büyük bir faktörle olasılığı azaltmadığını doğrulayabilirim . Ben de tahmin (simülasyon kullanarak) için bu değerleri kullanırdım. $0$ $\epsilon_t$

Bu yöntemde bilinen tuzaklar var mı?

time-series forecasting missing-data

— Erik P.
kaynak

Üstel bir kovaryans çekirdeği olan bir gauss işlemi kullanmayı düşündünüz mü? Eksik verileri ele almanın ve güven aralıkları elde etmenin doğal bir yolu gibi görünüyor. R, bakabileceğiniz GPFit paketine sahiptir.

— LE Rogerson

Yaklaşımınız mantıklı. Birkaç yıldır ilişkilendirdiğim ticari bir yazılım tam olarak bunu yaptı.

Ana hatlarınız Tek Üstel Düzeltme (SES) için geçerlidir, ancak elbette aynı işlemi trend veya mevsimsel bileşenlere de uygulayabilirsiniz. Mevsimsel olanlar için, tıpkı güncelleme için olduğu gibi, tam bir mevsimsel döngüye geri dönmeniz gerekir.

Başka bir alternatif elbette eksik değerleri basitçe enterpole etmek olacaktır. Bu, yeni sürümlerinde bir seçenektir ets(..., na.action="na.interp").

Durum uzay modelleri hakkında bildiğim kadarıyla, eksik verileri gözlemlenmemiş olarak ele almak çok zor olmamalıdır. Bunun neden forecastpakete uygulanmadığından emin değilim . Rob Hyndman'ın blogunda yapılan hızlı bir arama gerçekten yararlı bir şey vermedi.

— Stephan Kolassa
kaynak