Ajuste de modelos autorregressivos, na forma de modelos lineares dinâmicos, via inferência Bayesiana
Notice bibliographique
Résumé
Os modelos autorregressivos têm sido utilizados para as mais diversas aplicações, a maioria pela análise clássica, na qual os parâmetros são quantidades fixas, não podendo assumir variações ao longo do tempo. Com este trabalho objetivou-se a compreensão de modelos autorregressivos de ordem 2, AR(2), representados na forma de modelos lineares dinâmicos, utilizando como processo de estimação a inferência Bayesiana. O método de Cadeias de Markov Monte Carlo (MCMC) foi utilizado para o cálculo das estimativas a partir da implementação dos algoritmos amostrador de Gibbs e "Forward Filtering, Backward Sampling - FFBS". Com base nos modelos AR(2), apresentaram-se o cálculo e a obtenção das distribuições condicionais completas para todos os parâmetros do modelo. Para avaliar o comportamento e a qualidade do ajuste, utilizaram-se duas cadeias de valores, cada uma com 8000 iterações, para três diferentes tamanhos de séries geradas, com 200, 500 e 800 observações. Como parte da aplicação, ajustou-se a série Canadian Lynx (NICHOLLS e QUIN, 1982) para diferentes fatores de desconto (0,90, 0,95 e 0,99), sendo o erro quadrático médio resultante utilizado para a comparação com o ajuste da mesma série, via inferência clássica. Um melhor ajuste para o modelo com fator de desconto igual a 0,99 foi observado. Considerando-se as estimativas obtidas tanto no caso simulado quanto para dados reais, obtiveram-se as previsões um passo à frente para as séries atualizada e "amostrada para trás", e para essa última, o ajuste e o erro quadrático médio comportaram-se bem melhor. Com base nos resultados obtidos, observou-se um bom ajuste dos modelos AR(2) na forma de modelos dinâmicos, via inferência Bayesiana, além de se obter uma melhor compreensão em relação à qualidade do ajuste em diferentes situações, simuladas e reais.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».