2024年12月1日 · 本文将介绍并比较三种主要的贝叶斯时间序列模型：贝叶斯结构时间序列模型 (BSTS)、动态贝叶斯网络 (DBN)和贝叶斯向量自回归模型 (BVAR)。 随着数据量的增加和计算能力的提升，贝叶斯方法在 时间序列分析 中的应用日益广泛。 贝叶斯方法的主要优势在于： 本文主要内容包括： 2. 理论基础. BSTS模型将时间序列分解为多个可解释的 组件，主要包括： 文章浏览阅读379次。 贝叶斯时间序列模型的实现与比较_贝叶斯时间序列模型.

我们用状态空间 时间序列模型 把三个信息源组合起来。 我们的框架允许从大量可选的控制集合去选择，利用spike-and-slab先验处理回归参数；以及允许在控制集合上取均值【George & McCulloch 97】。 所谓结构化时间序列，就是 状态空间模型。 定义为： ，独立于其他未知变量。 公式2.1称为观测方程，把观测数据与一个d维的隐状态向量连接起来。 公式2.2称为状态方程，它控制状态向量随时间的发展。 是标量。 是d维输出向量。 把2.2.的误差结构写成，允许我们把 …

2019年3月21日 · The bsts R package is a tool for fitting structural time series models using Bayesian methods and bsts stands for Bayesian structural time series. The bsts can be configured for short term or long term forecasting, incorporating one or more seasonal effects, or fitting explanatory models if forecasting is not the primary goal.

Compare two approaches to analyzing time series data—interrupted time series with segmented regression (ITS-SR) and Bayesian structural time series using the CausalImpact R package (BSTS-CI)—highlighting advantages, disadvantages, and implementation considerations.

2017年7月11日 · The first thing to do when fitting a bsts model is to specify the contents of the latent state vector $\alpha_t$. The bsts package offers a library of state models, which are included by adding them to a

Bayesian structural time series (BSTS) model is a statistical technique used for feature selection, time series forecasting, nowcasting, inferring causal impact and other applications. The model is designed to work with time series data.

2024年1月12日 · 贝叶斯结构时间序列(Bayesian structural time series，BSTS) 与我们之前通过卡尔曼波器使用过的线性高斯模型有关。 二者的主要区别在于，贝叶斯结构时间序列提供了一种方法，可以使用已有的组件来构建更复杂的模型。

Abstract: The article discusses the methodology for solving problems of modeling and forecasting time series using the method of Bayesian structural time series (BSTS). The analysis used real stock price data from Amazon, Facebook, and Google over a period of three and a half years.

2024年9月2日 · bsts 模型是基于贝叶斯框架的时间序列建模方法，它允许对时间序列数据中的趋势、季节性和假期效应进行建模。 BSTS 模型结合了结构时间序列模型和贝叶斯推断方法，以提供灵活的建模能力。

bsts is an open source R package from Google. It enables one to assemble a time series model from components familiar to forecasters, namely periodic and seasonal trends, as as regression components that capture correlation between different time series.