diagnosis pre-estimación

[jconde]

De acuerdo con lo pedido en el ticket #79, tal vez sea deseable tener una serie de tests pre-estimación, de tal forma que se compruebe si un modelo es correcto. Esta comprobación es deseable que se active o desactive a gusto del usuario, es decir, que tenga una variable de control asociada.

El ticket señalado presenta una comprobación bastante general, pero tal vez se puedan tener algunos chequeos menos pesados computacionalmente. Aqui van algunas sugerencias, que intentaremos ir completando:

1 - Omitidos en el output: comprobar si el número de omitidos en el output es grande en comparación con los grados de libertad del proceso, en cuyo caso podría dar un warning (a veces ocurre que metemos inicio de la estimación de forma incoherente con el inicio de la serie del output, y la estimación se hace muy pesada).

2 - Duplicidad de omitidos: bien puede ocurrir que el output y/o un/unos input/s tengan los mismos omitidos. En este caso se podria:

• mostrar un warning si hay información prior que muestra el caso
• mostrar un error si hay duplicidad

3 - Input con omitidos en el periodo de previsión (error comun con los input en el periodo de previsión, que puede dar un aviso...)

4 - Combinación lineal de los inputs: implementar un algoritmo del tipo del ticket #79, que compruebe el rango de la matriz de inputs. Tal vez se puede implementar una versión aproximada y una versión exacta.

[Pedro Gea]

Hasta ahora alguno de estos mecanismos de tests los estamos implementando sobre el modelo o sus elementos pero para lanzarlos manualmente cuando el usuario considere conveniente.
Quizá algunos de ellos podrían lanzarse automáticamente antes de una estimación o una previsión mediante una opción de configuración.

Respecto a los 4 puntos que indicas:
1) Podría advertirse el caso de muchos omitidos, quedaría definir cual es la frontera entre avisar o no, pero esto también se podría dejar configurable.
2) Entiendo que esta situación es cuando el omitido de un output y el de un input (o de su desplazamiento) coinciden en una misma fecha. Podría advertirse también, aunque la advertencia no implique neccesariamente un error, ya que depende de la información a priori del modelo.
3) Este error parece ser que es muy común, así que ciertamente parece sensato advertir de cualquier valor omitido en los inputs en previsión. ¿Quizá incluso abortar la previsión?
4) El problema de multicolinealidad (o casi-multicolinealidad) es relativamente delicado.
Se está tratando en: ​https://trac.localbayes.es/mms/wiki/Multicollinearity
La solución implementada (véase el tique #79) permite obtener un conjunto de inputs que presentan multicolinealidad de entre los inputs (con parámetro independiente) de un submodelo.
La opción de determinar el rango de la matriz, no parece que sea menos costosa con las herramientas que tenemos.

[jconde]

Dos comentarios para completar el ticket:

1 - la bateria de tests, tanto para estimación como previsión, efectivamente es deseable que sea configurable como opción (atributo?) de la est/pre.

• En el caso de varios omitidos en el mismo periodo daria un warning, pero no abortaria.
• En el caso de omitidos en inputs de previsión, daria un error y abortaria.

2 - es necesaria una documentación o ejemplo para conocer los distintos métodos. Se puede completar la wiki (​https://trac.localbayes.es/mms/wiki/Multicollinearity) con los diferentes test que se pueden realizar, con un ejemplo práctico.
3 - Respecto de los comentarios anteriores:

[Pedro Gea]

Véase #608.