Gaby Clark tərəfindən redaktə edilmiş , Robert Eqan tərəfindən nəzərdən keçirilmişdir
Redaktorların qeydləri
Kredit: Aydaho Dövlət Universiteti
Aydaho Dövlət Universitetinin statistik mütəxəssisinə görə, maliyyə meyllərindən tutmuş ekosistemdəki heyvan populyasiyalarına qədər hər şeyi proqnozlaşdırmaq üçün istifadə edilən bəzi modellər yanlışdır.

PLOS One- da nəşr olunan yeni məqalədə , Aydaho Dövlət Universitetinin riyaziyyat və statistika kafedrasının dosenti Jesse Wheeler və onun həmmüəllifi, Miçiqan Universitetinin statistika professoru Edvard İonides, avtoreqressiv inteqrasiya edilmiş hərəkətli orta (ARIMA) ilə işləyən alqoritmlərin iki ümumi parametrli proqram mühitində olmadığını iddia edirlər. təxminlər. Statistikada parametr təxminləri əhali haqqında nəticə çıxarmaq üçün toplanmış nümunə məlumatlarından istifadə edən təxminlərdir.

“Bu, iki üstəgəl ikinin düzgün əlavə olunduğunu iddia edən bir kalkulyatora sahib olmaq kimidir, lakin bəzən səhv cavab qaytarır, məsələn, iki üstəgəl iki üçə bərabərdir” deyə statistika və hesablama üzrə ekspert Wheeler izah edir. “Biz tez-tez kalkulyator etdiyimiz kimi statistik proqram təminatına etibar edirik, ona görə də kalkulyator sizə konkret parametr qiymətləndirməsi verdiyini söyləyirsə, bunu çox yüksək inamla etmək daha yaxşıdır.”

ARIMA modelləri zamanla toplanmış məlumatların təhlili üçün ən çox istifadə edilən modellər arasındadır. Onlar bir şeyin cari dəyərini, məsələn, yumurtaların qiymətini və ya meşənin bir hissəsində yaşayan ayıların sayını eyni ölçünün keçmiş dəyərləri ilə əlaqələndirmək üçün istifadə olunur. Bu, tədqiqatçılara tarixi məlumatların nümunələri və meyllərini hesablamağa imkan verir, elmi kəşfləri asanlaşdırmağa və gələcək dəyərləri proqnozlaşdırmağa kömək edir.

Daha çox kəşf edin
Yer elmləri sahəsində təlimatlar
Nanotexnologiya xəbərləri
Elm
Zülal
Science X şəbəkəsi
Texnologiya xəbərləri yeniləmələri
Elmlər
Elm muzeyinə üzvlük
Elmi sənədli filmlər
Elm xəbərlərinə abunə
“ARIMA modelləri adətən tələbələrin sinifdə öyrəndikləri ilk zaman seriyası modelidir” dedi Wheeler. “Onlar təkcə statistika kurslarında deyil, həm də digər fənlərdən olan kurslarda da öyrədilir, çünki onlar çox faydalıdırlar. ARIMA modelləri həm də adətən yeni statistik və maşın öyrənmə alqoritmlərinin işlənib hazırlanması zamanı əsas müqayisədir.”

Wheeler və Ionides-in ARIMA modelləri üçün istifadə edilən proqram təminatı ilə bağlı araşdırmaları zamanı onlar maksimum ehtimal qiymətləndirmə alqoritmində – statistik modelə uyğunlaşdırmaq üçün nümunə məlumatlarından istifadə edən bir alqoritmdə – proqram təminatı tərəfindən istifadə edilən və optimal olmayan parametr təxminlərinə gətirib çıxaracaq potensial optimallaşdırma problemini tapdılar və həll etdilər. Öz növbəsində, Wheeler deyir ki, qeyri-standart parametr qiymətləndirmələri proqnozun düzgünlüyünə və dəqiq parametr dəyərlərindən asılı olan digər statistik təhlillərə təsir göstərə bilər.

“Əksər praktikantlar problemin mövcud olduğunu belə dərk etmirlər. Biz aşkar etdik ki, proqram təminatının maksimum ehtimal təxminləri tam optimallaşdırılmayıb və bu, etibarsız parametr təxminlərinə gətirib çıxarıb”, – Wheeler bildirib. “İstifadə olunan alqoritmlər model ehtimalını maksimuma çatdırmaq iddiasındadır, lakin məlumat və modeldən asılı olaraq, təəccüblü dərəcədə çox sayda – vaxtın 60%-i qədər – bunu bacarmır.”

Səhvləri göstərməklə yanaşı, tədqiqatçılar problemi həll etmək və onun R-də işlədiyini nümayiş etdirmək üçün yeni bir alqoritm təklif edirlər.

“ARIMA modelləri hər gün tədqiqatçılar və sənaye mütəxəssisləri tərəfindən bir çox sahələrdə – iqtisadiyyat, səhiyyə, hava və s. üzrə proqnozlaşdırma və elmi təhlil üçün istifadə olunur” dedi Uiler.

“Əgər bu modelləri qiymətləndirən proqramın qüsurları varsa, bu, potensial olaraq gözlənilməz nəticələrə və ya yanlış qərarlara gətirib çıxara bilər. Bu problemləri maksimum ehtimal yanaşmasında müəyyən etməklə və düzəltməklə, bu tədqiqat praktikantların və tədqiqatçıların nəticələrə etibar etməsinə kömək edir və nəticədə həm qərar qəbuletmə, həm də elmi anlayışı təkmilləşdirir. təsir.”

Daha çox məlumat: Jesse Wheeler et al, ARMA modelləri üçün nəticəyə yenidən baxılması: Təkmilləşdirilmiş uyğunluqlar və üstün etibarlılıq intervalları, PLOS One (2025). DOI: 10.1371/journal.pone.0333993

Jurnal məlumatı: PLoS ONE

Aydaho Dövlət Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir