Home > 论文评述 > 时序统计模型的可视交互选择

时序统计模型的可视交互选择

Visual Analytics for Model Selection in Time Series Analysis

作者:Markus Bögl, Wolfgang Aigner, Peter Filzmoser, Tim Lammarsch, Silvia Miksch, and Alexander Rind

来源:VAST2013

 

本文提出了一套可视分析系统,用以确定ARIMA模型适当参数。
ARIMA模型是统计领域用以对时序数据建模的常用工具,发展至今也有了一套完整的建模方法,如怎样进行模型识别,怎样进行模型的检验等。在实际应用领域,该模型也发挥着很大的作用,如计量金融,生物统计等等。
对于这样一套完备的理论,本文将整个流程进行了整合,将所有统计图表集中到一个系统中,当调整模型的参数时,系统可以对调整实时响应,绘制出统计图表,使统计学家能够看到模型的变迁,对模型进行实时地评估,提升建模效率。
本文采用了Box-Jenkins提出的建模流程,并设计了如图一所示的交互。
图一
系统界面如图二所示,值得注意的是,系统用的图表都是统计领域已有的做法,并没有做更进一步的改进。当然阅读这样的图表需要经过统计方面的训练,可能是考虑到该系统面向的用户群是统计专家,这样集成的做法比较符合他们的习惯。
图二
总体来说,本文的做法非常直接,将统计领域非常成熟的方法集成为一个系统,用以解决一个任务。从可视化的角度来说,未免过于简单。但是不得不承认这样的做法确实有效,容易得到领域专家的认可。
妥善有效地解决一个问题,对于一个可视分析系统来说,可能就足够了。
分享到:

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

*

您可以使用这些 HTML 标签和属性: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>