Dynamic Bayesian smooth transition autoregressive (DBSTAR) models for non-stationary nonlinear time series
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, Dynamic Bayesian Smooth Transition Autoregressive (DBSTAR) models are proposed for nonlinear time series, as an alternative to both the classical Smooth Transition Autoregressive (STAR) models and Computational Bayesian STAR (CBSTAR) models. DBSTAR models are autoregressive formulations of dynamic linear models based on polynomial approximations of transition functions of STAR models. Unlike classical STAR and CBSTAR models, their parameters vary in time, being suitable for modelling both global and local non-stationary processes. Since DBSTAR models are Bayesian, the models do not require extensive historical data for parametric estimation and allow expert intervention via prior distribution assessment of model parameters. Because they are analytical and sequential, DBSTAR models, respectively, avoid potential computational problems associated with CBSTAR models, such as convergence issues, and allow fast estimation of dynamic parameters sequentially in time, being thus suitable for real time applications. Proposed DBSTAR models have been applied to two data sets: the much used Canadian Lynx data set, in which the aim is to validate DBSTAR models by comparing their fitting performances with existing approaches in the literature, and a Brazilian electricity load data set, for which existing models are not suitable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».