Slide 8
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Basic structural model
Modular
・ 線形モデルであるため,コンポーネント 2 や 3 を加え
たり外したりしてモデル構築が可能
Fully Bayesian Approach
・ 全コンポーネントをベイズの枠組みの中で計算可能
𝛾𝑡
= − σ𝑠=1
𝑆−1 𝛾𝑡−𝑠
+ 𝜂𝛾, 𝑡
𝜂𝛾, 𝑡
~ 𝑁 0, 𝜎𝛾
2
周期 S の季節性
春夏秋冬であれば S = 4 でいずれか一つの季節は reference(係数は 0)
𝛾𝑡+1
𝛾𝑡
𝛾𝑡−1
=
−1 −1 −1
1 0 0
0 1 0
𝛾𝑡
𝛾𝑡−1
𝛾𝑡−2
+
𝜂𝛾, 𝑡
0
0
静的(static)・動的(dynamic)な係数をもつ共変量
「(spill-over 効果なども含めた) 介入の影響を受けない」共変量 𝑋𝑡
や係数 𝛽 が時間とともに変化する「動的係数 𝛽𝑡
」の設定が可能
𝛽𝑇𝑋𝑡
→ 𝛽𝑡
𝑇𝑋𝑡
= σ
𝑗=1
𝐽 𝛽𝑗, 𝑡
𝑋𝑗, 𝑡
𝛽𝑗, 𝑡
= 𝛽𝑗, 𝑡−1
+ 𝜂𝛽, 𝑗, 𝑡−1
𝜂𝛽, 𝑗, 𝑡
~ 𝑁 0, 𝜎𝛽𝑗
2
Random walk →
dynamic
ローカル線形トレンド(確率的トレンド)
トレンド成分 𝛿𝑡
が変化可能.例えば,最初は増加でその後,減少トレンドに転じるような場合も表現可能
𝜇𝑡
= 𝜇𝑡−1
+ 𝛿𝑡−1
+ 𝜂𝜇, 𝑡−1
𝜂𝜇, 𝑡
~ 𝑁 0, 𝜎𝜇
2
𝛿𝑡
= 𝛿𝑡−1
+ 𝜂𝛿, 𝑡−1
𝜂𝛿, 𝑡
~ 𝑁 0, 𝜎𝛿
2
𝑦𝑡
= 𝜇𝑡
+ 𝛾𝑡
+ 𝛽𝑇𝑥𝑡
+ 𝜀𝑡
1 2 3
1
2
3
Random walk →