네이트 실버가 황토에 대해 말한 것에 대한 설명

A의 나는 최근 묻는 질문 , 나는 "아니오 - 아니오"황토로 추정 할 수있는 큰 것을 들었다. 그러나 Nate Silver의 FiveThirtyEight.com에 관한 최신 기사에서 그는 선거 예측을 위해 황토를 사용하는 것에 대해 논의했습니다.

그는 황토로 공격적 예측과 보수적 예측의 세부 사항을 논의하고 있었지만, 황토 로 미래 예측을하는 것이 타당하다고 생각합니까?

나는 또한이 토론에 관심이 있으며, 다른 대안이 황토와 유사한 이점을 가질 수있는 다른 것들에 관심이 있습니다.

— a. 파월
소스

x- 변수가 시간이면, loess를 사용하여 미래 (데이터 범위를 벗어남)를 예측하는 것은 위험합니다. 그러나 이것이 더 일반적으로 예측을하기 위해 황토를 사용할 수 없다는 것을 의미하지는 않습니다.

— Glen_b-복지 주 모니카

@Glen_b 호기심에서 "보다 일반적으로"무엇을 예측할 수 있을까요?

— a.powell

정당 A에 투표하려는 경향이있는 사람들의 비율과 실업률 (다른 예측 자와 함께-예를 들어 개별 국가에 대한 영향) 사이의 비선형 관계를 상상해보십시오. 새로운 실업자 수치가 등장했다고 상상해보십시오. 훈련 세트에서 경험 한 값의 범위 내이지만 반드시 그 세트에 표시된 값일 필요는 없습니다 (예 : 과거 실업률이 5 ~ 12 % 사이이고 이제 8.3 %의 수치를 보임). 그런 다음 5-12 %의 실업률을 벗어나지 않고 loess를 사용하여 투표율 A를 예측할 수 있습니다.

— Glen_b-복지 주 모니카

@Glen_b 감사합니다. 그것은 예측에 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 훌륭한 예입니다.

— a.powell

lowess 또는 loess의 문제점은 다항식 보간법을 사용한다는 것입니다. 다항식은 꼬리에 불규칙한 동작이있을 것으로 예측됩니다. 보간 할 때, 조각 별 3 차 다항식은 훌륭하고 유연한 추세 모델링을 제공하는 한편 관측 된 데이터 범위를 넘어 외삽하면 폭발합니다. 시계열에서 나중의 데이터를 관찰했다면 스플라인에 다른 중단 점을 포함시켜야 제대로 맞을 수 있습니다.

그러나 예측 모델은 문헌의 다른 곳에서 잘 살펴볼 수 있습니다. 칼만 필터 및 입자 필터와 같은 필터링 프로세스는 탁월한 예측을 제공합니다. 기본적으로 좋은 예측 모델은 시간이 모델의 매개 변수로 취급되지 않지만 이전 모델 상태가 예측을 알리는 데 사용되는 Markov 체인을 기반으로하는 것입니다.

— AdamO
소스