Как байесовский подход влияет на прогнозирование временных рядов?

Байесовский подход позволяет повысить точность прогнозирования временных рядов. publications.hse.ru Это связано с тем, что он даёт возможность учитывать априорную информацию, которая известна об объекте до начала измерения. istina.ips.ac.ru

Некоторые преимущества байесовского подхода:

• Учёт сложных закономерностей в данных. www.frontiersin.org Байесовские непараметрические методы способны представлять сложные закономерности без строгих предположений о распределении или функциональной форме. www.frontiersin.org
• Преодоление численных трудностей. publications.hse.ru В моделях с большим числом параметров или оцениваемых на коротких выборках функция правдоподобия может содержать несколько локальных максимумов или, наоборот, быть достаточно плоской. publications.hse.ru Байесовский подход позволяет решить эту проблему. publications.hse.ru
• Возможность работать с временными рядами, имеющими отсутствующие значения или нерегулярную выборку. www.frontiersin.org

Байесовский подход также позволяет учитывать неопределённость в данных и сложные взаимосвязи между наблюдаемыми переменными. earchive.tpu.ru