Extrapolieren von GLM -Koeffizienten für das Jahr Ein Produkt wurde in zukünftige Jahre verkauft?

Question

Ich habe einen GLM (Poisson) in einen Datensatz gepasst Variable mit zunehmendem Verkaufsjahr.

Gibt es Probleme beim Versuch, Vorhersagen für 2013 und möglicherweise 2014 zu verbessern, indem sie extrapolieren, um die Koeffizienten für diese Jahre zu erhalten?

Answer 1

Ich glaube, dass dies ein Fall für die Bewerbung ist Zeitreihenanalyse, im Speziellen Zeitreihenprognose (http://en.wikipedia.org/wiki/time_series). Betrachten Sie die folgenden Ressourcen auf Zeitreihenregression:

• http://www.wiley.com/wileycda/wileytitle/productcd-0471363553.html
• http://www.stats.uwo.ca/faculty/aim/tsar/tsar.pdf (insbesondere Abschnitt 4.6)
• http://arxiv.org/abs/0802.0219 (Bayesianer Ansatz)

Answer 2

Wenn Sie vermuten, dass Ihre Antwort linear mit Jahr ist, dann setzen Sie das Jahr als numerische Begriff in Ihrem Modell an und nicht als kategorische.

Die Extrapolation ist dann aufgrund der üblichen Annahmen der GLM -Familie perfekt gültig. Stellen Sie sicher, dass Sie die Fehler bei Ihren extrapolierten Schätzungen korrekt erhalten.

Die Parameter aus einer kategorialen Variablen zu extrapolieren ist aus mehreren Gründen falsch. Das erste, das ich mir vorstellen kann, ist, dass es in einigen Jahren möglicherweise mehr Beobachtungen geben kann als andere, sodass jede lineare Extrapolation die Schätzungen des Jahres mehr Gewichtsgewicht benötigt. Wenn Sie einfach eine Linie im Auge behaupten - oder sogar eine Linie an die Koeffizienten anpassen - wird dies nicht tun.