我有一些时间序列数据，并且正在使用一些深度学习技术来进行预测。现在，我想为它构建置信区间。
我计算了残差，它们的平均值和标准差。然后我绘制预测与残差并计算平均值 + 3 和平均 - 3，并将它们绘制在我的图表上。所以，我有这样的东西
现在，我想使用类似的技术，这样我就可以对时间序列图有置信度。
如何构建时间序列预测的置信区间？
数据挖掘
时间序列
预言
异常检测
2021-10-05 18:58:45
1个回答
有一种叫做“分位数回归”的技术，它可以让你计算你的百分位数 变量，分位数回归的工作方式是对远离所需百分位数的数据给予更多惩罚。
当您使用深度学习（我不知道在哪个软件中）时，也许您可以定制一个与分位数回归相同的惩罚函数，或者您正在使用的代码可能已经实现了它。