On AR(1) versus MA(1) models for Non-stationary time series of Poisson counts: part I (theory)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Analysis of time series of counts is an important research topic in many bio-medical and socio-economic sectors. For example, analyzing the yearly number of patients of a particular disease in a country is an important problem for health economics. Similarly, analyzing the monthly number of tourists for a city/country and the yearly number of patents awarded to a firm are important economic problems. Unlike in the Gaussian time series case, the analysis of this type of count data is, however, not easy due to the difficulty of modelling the correlated count data recorded over a long period of time. The problem becomes much more difficult if the counts are non-stationary over time, which is likely to be the case in many practical situations. Recently, some authors have developed Gaussian type non-stationary AR(1) (auto-regressive of order 1) models to fit the time series of count data. But, as in practice, there may be situations where Gaussian type moving average (MA) models may fit the count data better than the AR models, this paper develops a non-stationary MA(1) model and compare its basic properties with those of the AR(1) model. For the purpose of statistical inference, the parameters of the proposed models are estimated through an efficient quasi-likelihood (QL) approach.
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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 | 0,027 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».