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Metodo para coger error en previsión
Reported by: | irobles | Owned by: | Pedro Gea |
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Priority: | major | Milestone: | Release 0.6 |
Component: | Results | Keywords: | |
Cc: |
Description (last modified by )
Crear un metodo para coger el error de previsión de los results de una
previsión.
Tambien hacer metodos para coger los intervalos de confianza de una
previsión dado un alfa, o un número de desviaciones típicas.
Un cordial saludo
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Component: | Forecast → Results |
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Description: | modified (diff) |
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Milestone: | → Release 0.5 |
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Milestone: | Release 0.5 → Release 0.6 |
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version: | 0.5 → 0.6 |
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Resolution: | → fixed |
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Status: | new → closed |
Los métodos para obtener una previsión de las clases de previsiones (MMS::@[Object].Forecast) devuelven un objeto que representa a una variable aleatoria: (RandVar::@Grammar.Random).
Por ejemplo:
// Output (variable transformada) Random::@Serie.Random outputF = submodelF::GetOutput.Forecast(?); // Observaciones (variable sin transformar) Random::@Serie.Random observationsF = submodelF::GetObservations.Forecast(?);
Las variables aleatorias disponen métodos para obtener distintos estadísticos como la media, la varianza, la sigma (desviación estándar), o sus cuantiles. Para obtener las bandas de confianza se ha implementado un método en función de los cuantiles alpha/2 y 1-alpha/2.
Serie mean = outputF::GetMean(?); Serie sigma = outputF::GetSigma(?); Serie median = outputF::GetQuantile(0.5); Set bands = outputF::GetConfidenceBands(0.05); Serie lowerBand = bands[1]; Serie upperBand = bands[2];
Algunas clases de previsión disponen también de algunos métodos específicos que permiten obtener estos subresultados. Por ejemplo:
Serie submodelF::GetOutput.Forecast.Mean(?); Serie submodelF::GetOutput.Forecast.Sigma(?); Set submodelF::GetOutput.Forecast.ConfidenceReport(0.05); // este informe devuelve el output, su previsión (la media) // y las bandas de confianza para el alpha indicado como argumento
(In [1843]) Se mejoran los métodos para la obtención de las bandas de confianza
utilizando los cuantiles de las variables aleatorias.
Se implementa el método ::GetConfidenceBands(Real alpha).
Refs #206