Mixed-data sampling
مختلف تعدد پر نمونے لیے گئے ڈیٹا پر مشتمل اکانومیٹرک ماڈل عام دلچسپی کے حامل ہیں۔ مکسڈ ڈیٹا سیمپلنگ (MIDAS) ایک اکانومیٹرک ریگریشن ہے جسے ایرک گیسلز نے کئی شریک مصنفین کے ساتھ تیار کیا ہے۔ اب MIDAS رجعتوں اور ان کی ایپلی کیشنز پر کافی ادب موجود ہے، جس میں گھسیلز، سانتا کلارا اور والکانوف (2006)، گھسیلز، سنکو اور والکانوف، آندرے، گھسیلز اور کورٹیلوس (2010) اور آندرے، گھسیلز اور کورٹیلوس (2013) شامل ہیں۔ MIDAS رجعت ایک براہ راست پیشن گوئی کا آلہ ہے جو مستقبل کے کم تعدد کے اعداد و شمار کو موجودہ اور پسماندہ اعلی تعدد کے اشارے سے جوڑ سکتا ہے، اور ہر پیش گوئی کے افق کے لیے مختلف پیشن گوئی کے ماڈل پیش کر سکتا ہے۔ یہ مختلف تعدد پر نمونے لیے گئے ڈیٹا سے لچکدار طریقے سے نمٹ سکتا ہے اور کم تعدد متغیر کی براہ راست پیش گوئی فراہم کر سکتا ہے۔ یہ رجعت میں ہر انفرادی اعلی تعدد ڈیٹا کو شامل کرتا ہے، جو ممکنہ طور پر مفید معلومات کو کھونے اور غلط وضاحت سمیت مسائل کو حل کرتا ہے۔ ایک سادہ رجعت کی مثال میں آزاد متغیر منحصر متغیر سے زیادہ تعدد پر ظاہر ہوتا ہے: جہاں y منحصر متغیر ہے، x ریگریسر ہے، m تعدد کی نشاندہی کرتا ہے-مثال کے طور پر اگر y سالانہ سہ ماہی ہے-خلل ہے اور وقفے کی تقسیم ہے، مثال کے طور پر بیٹا فنکشن یا المون لیگ۔ مثال کے طور پر ریگریشن ماڈلز کو بعض صورتوں میں کالمان فلٹر کے متبادل کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے جب مخلوط فریکوئنسی ڈیٹا کے تناظر میں لاگو کیا جائے۔ بائی، گیسلز اور رائٹ (2013) مکسڈ فریکوئنسی ڈیٹا پر لاگو ہونے والے مڈاس ریگریشن اور کالمین فلٹر اسٹیٹ اسپیس ماڈلز کے درمیان تعلقات کا جائزہ لیتے ہیں۔ عام طور پر، مؤخر الذکر میں مساوات کا ایک نظام شامل ہوتا ہے، جبکہ، اس کے برعکس، MIDAS رجعتوں میں ایک (کم شدہ شکل) واحد مساوات شامل ہوتی ہے۔ نتیجے کے طور پر، MIDAS رجعت کم موثر ہو سکتی ہے، لیکن تفصیلات کی غلطیوں کا امکان بھی کم ہو سکتا ہے۔ ایسے معاملات میں جہاں MIDAS رجعت صرف ایک تخمینہ ہے، تخمینہ کی غلطیاں چھوٹی ہوتی ہیں۔ مشین لرننگ MIDAS ریگریشن MIDAS کو مشین لرننگ ٹائم سیریز اور پینل ڈیٹا nowcasting.The مشین لرننگ MIDAS ریگریشن کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اعلی جہتی مخلوط تعدد ٹائم سیریز ریگریشن میں کچھ ڈیٹا ڈھانچے شامل ہوتے ہیں جنہیں ایک بار مدنظر رکھنے سے چھوٹے نمونوں میں غیر محدود تخمینوں کی کارکردگی کو بہتر بنانا چاہیے۔ ان ڈھانچوں کی نمائندگی گروپوں کے ذریعے کی جاتی ہے جو ایک واحد (اعلی تعدد) کوویریٹ کے لیے پسماندہ منحصر متغیرات اور پسماندہ گروپوں کا احاطہ کرتے ہیں۔ اس مقصد کے لیے، مشین لرننگ MIDAS نقطہ نظر شاذ و نادر گروپ لاسو (sg-LASSO) کو باقاعدہ بنانے کا فائدہ اٹھاتا ہے جو آسانی سے اس طرح کے ڈھانچے کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔ ایس جی-لاسو تخمینہ کار کی پرکشش خصوصیت یہ ہے کہ یہ ہمیں تقریبا کم اور گھنے اشاروں کو مؤثر طریقے سے یکجا کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ سافٹ ویئر پیکجز کئی سافٹ ویئر پیکجوں میں MIDAS ریگریشن اور متعلقہ اکانومیٹرک طریقے شامل ہیں۔ ان میں شامل ہیں: مڈاس میٹ لیب ٹول باکس مڈاسر، آر پیکیج مڈاسمل، اعلی جہتی مکسڈ فریکوئنسی ٹائم سیریز کے لیے آر پیکیج ڈیٹا ایویوز پائیتھن جولیا اسٹیٹا، مڈاسریگ حوالہ جات دیکھیں تقسیم شدہ وقفہ آرمیکس اکانومیٹرک ماڈلنگ ٹائم سیریز ماڈل شماریاتی پیشن گوئی