Series temporales estructurales bayesianas
term_id: bayesian_structural_time_series
Category: basic_concepts
Definition
Los modelos de series temporales estructurales bayesianas (BSTS) representan los datos de series temporales como una suma de componentes interpretables, como tendencia, estacionalidad y efectos de regresión, mientras se tiene en cuenta la incertidumbre a través de distribuciones posteriores. Este enfoque permite una descomposición flexible y la incorporación de conocimiento previo sobre la estructura subyacente de los datos.
Summary
Un enfoque de modelado estadístico que utiliza la inferencia bayesiana para descomponer las series temporales en componentes interpretables.
Key Concepts
- Modelos de espacio de estados
- Inferencia causal
- Descomposición de componentes
- Distribuciones posteriores
Use Cases
- Modelado de la mezcla de marketing
- Pronóstico económico
- Pruebas A/B con datos de series temporales