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PyMC 中 AR(1) 模型的分析
- 2023年1月7日
考虑以下在无限过去初始化的 AR(2) 过程
\[ y_t = \rho_0 + \rho_1 y_{t-1} + \rho_2 y_{t-2} + \epsilon_t, \]
其中 \(\epsilon_t \overset{iid}{\sim} {\cal N}(0,1)\)。假设你想从观测样本 \(Y^T = \{ y_0, y_1,\ldots, y_T \}\) 中学习关于 \(\rho\) 的信息。
使用结构性 AR 时间序列进行预测
- 2022年10月20日
贝叶斯结构时间序列模型是了解任何观测时间序列数据中固有结构的一种有趣方法。 它还使我们能够向前预测隐含的预测分布，从而为我们提供关于预测问题的另一种视角。 我们可以将迄今为止观察到的时间序列数据的学习特征视为对相同度量的未实现未来状态的结构提供信息。