About: Bayesian structural time series

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- Rule:
- Inverse Functional Properties:
- "Same As":

About: Bayesian structural time series Goto Sponge NotDistinct Permalink

An Entity of Type : owl:Thing, within Data Space : dbpedia.demo.openlinksw.com associated with source document(s)
QRcode icon

http://dbpedia.demo.openlinksw.com/c/4745Einj2S

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.

Attributes	Values
rdfs:label	Bayesian structural time series (en) Баєсів структурний часовий ряд (uk)
rdfs:comment	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. (en) Модель бає́сового структу́рного часово́го ря́ду (БСЧР, англ. bayesian structural time series, BSTS) — це методика машинного навчання, що її застосовують для обирання ознак, передбачування часових рядів, , з'ясовування причинного впливу та інших застосувань. Цю модель розроблено для роботи з даними часових рядів. (uk)
dct:subject	Time series Machine learning Bayesian statistics
Wikipage page ID	50211107 (xsd:integer)
Wikipage revision ID	1080360430 (xsd:integer)
Link from a Wikipage to another Wikipage	Bayesian inference using Gibbs sampling Ensemble learning Time series Interrupted time series Correlation does not imply causation Time series Nowcasting (economics) Feature selection Marketing Machine learning Difference in differences Kalman filter Jennifer A. Hoeting Statistical Bayesian statistics R (programming language) Spike-and-slab variable selection
Link from a Wikipage to an external page	https://google.github.io/CausalImpact/CausalImpact.html https://projecteuclid.org/euclid.ba/1340370391 https://projecteuclid.org/euclid.ss/1009212519 http://research.google.com/pubs/pub41854.html https://cran.r-project.org/web/packages/bsts/bsts.pdf http://people.ischool.berkeley.edu/~hal/Papers/2012/fat.pdf http://people.ischool.berkeley.edu/~hal/Papers/2013/ml.pdf http://people.ischool.berkeley.edu/~hal/Papers/2013/pred-present-with-bsts.pdf
sameAs	Bayesian structural time series Bayesian structural time series Bayesian structural time series
dbp:wikiPageUsesTemplate	dbt:More_footnotes dbt:Reflist
has abstract	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. The model has also promising application in the field of analytical marketing. In particular, it can be used in order to assess how much different marketing campaigns have contributed to the change in web search volumes, product sales, brand popularity and other relevant indicators. Difference-in-differences models and interrupted time series designs are alternatives to this approach. "In contrast to classical difference-in-differences schemes, state-space models make it possible to (i) infer the temporal evolution of attributable impact, (ii) incorporate empirical priors on the parameters in a fully Bayesian treatment, and (iii) flexibly accommodate multiple sources of variation, including the time-varying influence of contemporaneous covariates, i.e., synthetic controls." (en) Модель бає́сового структу́рного часово́го ря́ду (БСЧР, англ. bayesian structural time series, BSTS) — це методика машинного навчання, що її застосовують для обирання ознак, передбачування часових рядів, , з'ясовування причинного впливу та інших застосувань. Цю модель розроблено для роботи з даними часових рядів. Ця модель також має обнадійливе застосування в галузі аналітичного маркетингу. Зокрема, її можливо застосовувати для оцінювання внеску різних маркетингових кампаній до зміни в об'ємах вебпошуку, продажах продукту, популярності бренду та інших доречних індикаторах (звичним альтернативним підходом в цьому випадку є модель ). «На противагу до класичних схем різниці-в-різницях, станово-просторові моделі уможливлюють (i) висновування про розгортання приписуваного впливу в часі, (ii) включення емпіричних апріорних до параметрів у повністю баєсовому трактуванні, та (iii) гнучке пристосовування численних джерел мінливості, включно зі змінюваним у часі впливом одночасних коваріат, наприклад, штучних керувань.» (uk)
prov:wasDerivedFrom	wikipedia-en:Bayesian_structural_time_series?oldid=1080360430&ns=0
page length (characters) of wiki page	4504 (xsd:nonNegativeInteger)
foaf:isPrimaryTopicOf	wikipedia-en:Bayesian_structural_time_series
is Link from a Wikipage to another Wikipage of	Bayesian inference Bayesian inference using Gibbs sampling Ensemble learning Bayesian Structural Time Series List of things named after Thomas Bayes Outline of machine learning
is Wikipage redirect of	Bayesian Structural Time Series
is foaf:primaryTopic of	wikipedia-en:Bayesian_structural_time_series

Faceted Search & Find service v1.17_git147 as of Sep 06 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 08.03.3332 as of Dec 5 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (378 GB total memory, 64 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software