[PYTHON] Dereste Event Attack Format 1. Platz Punktschätzung

Überblick

Ich habe in einem Buch gelernt, wie man mit einem Zustandsraummodell unter Verwendung von Stan analysiert, also habe ich mit tatsächlichen Daten geübt.
Das Ziel ist "Schätzen Sie den ersten Punkt am Ende der Veranstaltung am Startdatum der Veranstaltung".
Dieses Mal habe ich das Modell "lokaler linearer Trend" + "Zeitsystemvariable" verwendet.
** Infolgedessen wurde anscheinend ein Modell mit ausreichender Genauigkeit erstellt **
Der erste Platz ist "Trend" und "Länge der Ereignisperiode", was ich fast erklären könnte.
Immerhin war es einfacher als Vorhersage von 2001
Es scheint, dass die "Aufregung jedes Ereignisses" den 1. Platz nicht so sehr beeinflusst, und es scheint, dass die Wohnungen die ganze Zeit mit der höchsten Effizienz laufen.
[Hier platzieren] für die diesmal erstellten Skripte (https://github.com/kzy611/qiita/tree/master/dereste_analysis/dereste_event_point_ranking_border/%E3%82%A2%E3%82%BF%E3%83 % 9D% E3% 83% B3_1 / Skript).
Prognose für 2001 ist schwierig, und ich denke über erklärende Variablen nach, daher habe ich es als Stimmungsänderung versucht.

Die von [hier] erfassten Daten (https://qiita.com/kazuya_minakuchi/items/04a1fcfc896f64c1e010) wurden nur aus dem Format von Attapon extrahiert.

[Formeln siehe Kochi](https://qiita.com/kazuya_minakuchi/items/09b010927688b322df9d#%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%] im Inhalt des lokalen linearen Trendmodells und des Zeitsystemvariablenmodells. 82% AB% E3% 83% AB% E7% B7% 9A% E5% BD% A2% E3% 83% 88% E3% 83% AC% E3% 83% B3% E3% 83% 89% E3% 83% A2% E3% 83% 87% E3% 83% AB)
Rote Linie ist Punktschätzung, roter Bereich ist Abschnittsschätzung (5% -95% Abschnitt)
Die korrekte Antwortrate für die Intervallschätzung für die zur Erstellung des Modells verwendeten Daten beträgt 91,7% (Gesamtzahl: 60, Anzahl der richtigen Antworten: 55).

Beim Vergleich der Trendkomponente und des Koeffizienten besteht die Tendenz, dass "der Trend glatt ist" und "der Koeffizient sich plötzlich ändert".
Faktoren, die die Zeiteffizienz beeinflussen, wie "Hinzufügen von Hochleistungszeichen" und "Implementierung von Grand Drive", scheinen dem Koeffizienten hinzugefügt worden zu sein.

Betrachten wir das Verhältnis als "Verhältnis = gemessener Wert / vorhergesagter Wert"
Die Idee, dass "je größer der Wert, desto größer die Abweichung ist".
Perfekter Preis für "Ratio = 1"
Vorhersagewert <Messwert bei 1 oder mehr. Messwert <vorhergesagter Wert unter -1

Der Durchschnitt liegt bei 1 (dies ist natürlich, da das Modell darauf abzielt)
Wenn die Standardabweichung 0,043 = Normalverteilung ist, liegen 68% innerhalb von ± 4,3%
Die maximale Abweichung beträgt ca. 13% (min, max)
50% sind weniger als 3,3% (25% -75%)

Ich sah sie auch in absteigender Reihenfolge und nach Monat an, aber es gab nicht viel Regelmäßigkeit.

Um das Modell von ↑ zu erstellen, [Daten vor Held gegen Reinanjo in der Ereignisliste](https://imascg-slstage-wiki.gamerch.com/%E3%82%A4%E3%83%99%E3 % 83% B3% E3% 83% 88% E3% 83% 87% E3% 83% BC% E3% 82% BF), also die nächste [Orange Time](https: // imascg- slstage-wiki.gamerch.com/%E3%80%90%E3%82%A4%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%88%E3%80%91%E3%82%AA Ich habe versucht, den 1. Platzpunkt von% E3% 83% AC% E3% 83% B3% E3% 82% B8% E3% 82% BF% E3% 82% A4% E3% 83% A0) zu schätzen.
"Orange Time" -Informationen
Datum: 20.09.2020
Zeitraum: 174h
1. Platz Punkt (Antwort): ** 1.250.000 **
Voraussichtlicher Wert
Punktschätzung: ** 1.222.458 **
Intervallschätzung (90%): ** 1.102.110 ~ 1.344.647 **
Der tatsächliche Wert ist in der Intervallschätzung enthalten, und die Schätzung ist erfolgreich.