সময় সিরিজের ক্রস-বৈধতা সহ পূর্বাভাস ত্রুটির গণনা করা

Question

আমার কাছে একটি সময়ের সিরিজের পূর্বাভাস মডেল রয়েছে এবং আমি এর নমুনার বাইরে থাকা পূর্বাভাসের ত্রুটিটি গণনা করতে চাই। মুহূর্তে কৌশল আমি অনুসরণ করছি এক প্রস্তাব রব Hyndman এর ব্লগ (পৃষ্ঠার নীচের অংশে অবস্থিত নিকটে) যা ভালো যায় (ক সময় সিরিজ অভিমানী এবং আকার একটি ট্রেনিং সেট ট )$y_1,\dots,y_n$$k$

1. তথ্য মডেল ফিট দিন Y টি + + ট পরবর্তী পর্যবেক্ষণ জন্য পূর্বাভাস হও।$y_t,\dots,y_{t+k-1}$$\hat{y}_{t+k}$
2. যেমন পূর্বাভাস ত্রুটি গণনা ।$e_{t} = \hat{y}_{t+k} - y_{t+k}$
3. টি = 1 , … , এন - কে এর জন্য পুনরাবৃত্তি করুন$t=1,\dots,n-k$
4. গড় বর্গ ত্রুটি এমএসই = 1 হিসাবে গণনা করুন$\textrm{MSE}=\frac{1}{n-k}\sum_{t=1}^{n-k} e_t^2$

আমার প্রশ্নটি হল আমার ওভারল্যাপিং প্রশিক্ষণের সেটগুলির কারণে আমাকে সম্পর্কের বিষয়ে কতটা চিন্তা করতে হবে। বিশেষ করে, আমি না শুধুমাত্র পরবর্তী মান, কিন্তু পরবর্তী পূর্বাভাস করতে চান মূল্যবোধ, আমি ভবিষ্যৎবাণী যাতে Y টি + + ট , ... , Y টি + + ট + + মি - 1 এবং ত্রুটি ই টি , 1 , ... , e t , m , এবং আমি পূর্বাভাস ত্রুটির একটি শব্দ-কাঠামো তৈরি করতে চাই।$m$$\hat{y}_{t+k},\dots,\hat{y}_{t+k+m-1}$$e_{t,1},\dots,e_{t,m}$

$m$

আমি হয় এখানে একটি ব্যাখ্যা, বা এমন কোনও লিঙ্কের প্রশংসা করব যেখানে আমি এমএসই (বা অন্যান্য ত্রুটি ব্যবস্থা) এর আশেপাশের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি সম্পর্কে তাত্ত্বিক ফলাফলগুলি খুঁজে পেতে পারি।

Answer 1

মনে হচ্ছে আপনি ক্রস-বৈধতা না করে সর্বাধিক-এনট্রপি বুটস্ট্র্যাপ ব্যবহার করে ত্রুটিগুলি অনুমান করতে আরও আগ্রহী হতে পারেন । এটি আপনাকে আপনার ডেটার একাধিক বুটস্ট্র্যাপগুলি তৈরি করতে দেয়, যা আপনি আপনার পূর্বাভাসের জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি গণনা করতে পছন্দ করার পরে যতগুলি ট্রেন / পরীক্ষা সেটগুলিতে বিভক্ত করতে পারেন।

রব হ্যান্ডম্যানের তার ব্লগে টাইম সিরিজের ক্রস-বৈধতা সম্পর্কিত আরও কিছু আলোচনা রয়েছে , যেখানে তিনি "রোলিং" এবং পূর্বাভাসের বিভিন্ন পদ্ধতি প্রয়োগ করেন তবে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে এটি বাস্তবায়নের দিকে দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। আমার ব্লগে আমার আরও কিছু বাস্তবায়ন রয়েছে । সম্ভবত সবচেয়ে সহজ পদ্ধতিরটি হ'ল আপনার সময়কালীন সমস্ত উইন্ডোতে আপনার ত্রুটিকে গড় গড়ে তুলতে হবে এবং তাই ত্রুটিগুলিতে উপেক্ষা করা এবং সম্ভাব্য পারস্পরিক সম্পর্ক।

যতদূর আমি বলতে পারি, টাইম-সিরিজ ডেটার জন্য ক্রস-বৈধকরণের তাত্ত্বিক অবস্থার সাধারণ ক্রস-বৈধকরণের তাত্ত্বিক অবস্থার কিছুটা পিছনে রয়েছে। স্বজ্ঞাতভাবে, আমি দিগন্তটি বাড়ার সাথে সাথে ত্রুটি বাড়ার প্রত্যাশা করে যা আপনাকে বিভিন্ন পূর্বাভাস দিগন্ত জুড়ে পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত ত্রুটিগুলি আশা করে sugges কেন এটা আপনাকে চিন্তিত করে?