Aplicación de recencia en regresión logística

Question

¿Hay alguna estadística de los conceptos o teorías sobre cómo medir eficazmente la inmediatez de donde los eventos recientes tienen más peso que los antiguos. Estoy creando un modelo de regresión logística y quisiera aplicar un ajuste a diversos factores basados en los eventos de recencia.

...o, es puramente para mi encontrar una fórmula arbitraria?

Por ejemplo: Uno de mis proyectos es la predicción a través de la regresión logística el rendimiento de los jugadores profesionales de golf en los próximos torneos. Su reciente forma (cómo se jugó la semana pasada) es generalmente más importante que la forma en la que juega hace seis meses. Existen técnicas específicas/enfoques que toca en este concepto?

Answer 1

No necesariamente tiene que ser arbitraria; podría, por ejemplo, asumir exponencial de descuento y buscar el coeficiente que tiene el mejor valor predictivo.

Es decir, en el momento $t$ se podría decir que el peso, $w_{t-k} \propto p^k$ o, equivalentemente, $w_{t-k} \propto \exp{(-\alpha k)}$ (donde$0<p<1$$\alpha>0$).

En la de arriba, $p$ o $\alpha$ son parámetros libres, pero en lugar de elegir de manera arbitraria, usted puede comparar sus predictivo del rendimiento, tal vez a través de la comparación de las sumas de cuadrados de un paso más adelante que los errores de predicción, o cualquier otro criterio que se consideran más valiosas/interesante/útil.

(O puede utilizar un enfoque similar, pero en las que se aplique alguna otra forma de descuento, tales como el descuento hiperbólico.)