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検索行動量を用いた自動車販売台数予測に必要な 学習期間の長さについての分析

机译:使用搜索活动分析预测汽车销量所需的学习时间长度

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摘要

我々はこれまで,自動車販売台数のデータに検索行動量を組み込んだ状態空間モデルを用いて将来の販売台数を予測するモデルの構築を行ってきた[1].このモデルでは自動車に関する検索行動量は実際の販売台数よりも先行して変動すると考え,予測精度向上のためにGoogleTrends とWikipedia ページ閲覧数という2 種類の検索行動量を組み込んでいる.予測を行う際には学習期間を設定し,後述する誤差項の分散等の未知パラメータを推定する必要があり,我々はその推定に最尤推定を用いている.しかし学習期間をどの程度の長さに設定すれば十分な予測精度が得られるかは分かっていない.そこで本稿では学習期間の長さを変化させながら予測を行う実験を通して,自動車販売台数予測において必要な学習期間の長さについて分析する.
机译:到目前为止,我们已经建立了一个模型,该模型使用状态空间模型来预测未来的销售,该模型将搜索活动合并到车辆销售数据中[1]。在此模型中,我们认为与汽车相关的搜索活动在实际销量之前波动,并且合并了两种搜索活动,即GoogleTrends和Wikipedia页面浏览,以提高预测准确性。进行预测时,有必要设置学习周期并估算未知参数,例如误差项的方差,这将在后面进行介绍,并且我们将最大似然估算用于该估算。然而,未知应该将学习时段设置多长时间以获得足够的预测精度。因此,在本文中,我们通过改变学习期长度的同时改变预测期的实验,分析了预测售出汽车数量所需的学习期长度。

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