Advanced non-homogeneous dynamic Bayesian network models for statistical analyses of time series data

Betere statistische modellen voor analyse tijdseriedata

Niet-homogene dynamische Bayesiaanse netwerkmodellen (NH-DBN's) zijn tegenwoordig populaire statistische hulpmiddelen voor het analyseren van tijdseriedata. Ze worden gebruikt om de onderlinge verbanden tussen eenheden in de data af te leiden. Mahdi Shafiee Kamalabad beschouwt de modellen waarbij een verzameling van changepoints gebruikt wordt om de data in afzonderlijke segmenten te verdelen. De changepoints zijn punten in de tijd waarop de algemene trend van de data verandert. Daarna modelleert hij de data binnen elke segment met een lineair regressiemodel.

Sommige segmenten kunnen erg kort zijn met slechts een paar datapunten. Statistische inferentie in korte segmenten met weinig (onvoldoende) data kan leiden tot verkeerde conclusies. Dit vraagt dus om modellen waarbij informatie gedeeld wordt tussen segmenten. Recent zijn modellen geïntroduceerd met verschillende koppelingsmechanismen tussen segmenten. Een van de belangrijkste tekortkomingen van deze modellen is dat zij niet kunnen omgaan met tijdseriedata waarin enkele parameters ongelijk (ongekoppeld) zijn voor de segmenten.

Een andere beperking komen we tegen wanneer we bepaalde tijdseriedata bestuderen die gemeten zijn onder verschillende experimentele condities. In dit geval kunnen we elke dataset als een afzonderlijk segment beschouwen. Niet zelden echter hangen slechts enkele parameters af van de conditie, terwijl de andere parameters constant blijven voor verschillende condities. Deze situaties vragen om geavanceerde modellen met een effectief mechanisme voor gelijktijdige koppeling en ontkoppeling.

In zijn proefschrift introduceert Shafiee Kamalabad vier nieuwe modellen die om kunnen gaan met bovengenoemde gevallen. Zijn empirische resultaten laten zien dat deze modellen leiden tot een verbeterde nauwkeurigheid van netwerkreconstructies en beter presteren dan alle concurrerende modellen.

Het promotieonderzoek van Mahdi Shafiee Kamalabad  vond plaats bij de afdeling Stochastiek en Statistiek van het Bernoulli Instituut met financiering door de RUG. Hij werkt nu als postdoc aan de Universiteit Tilburg.

Proefschrift: http://hdl.handle.net/11370/72e06091-27fd-4bfc-9f8f-2b7a444ab4dc