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JudgeCast: 基于经验指导的协变量判断的时间序列预测
协变量效应在不同情境下有所差异,并随时间变化,这要求预测者评估如何在每个预测情境中使用它们。随着预测的进行,先前预测的观测值变得可用,为后续预测中对协变量的过往使用提供反馈。然而,当多个
协变量效应在不同情境下有所差异,并随时间变化,这要求预测者评估如何在每个预测情境中使用它们。随着预测的进行,先前预测的观测值变得可用,为后续预测中对协变量的过往使用提供反馈。然而,当多个
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协变量效应在不同情境下有所差异,并随时间变化,这要求预测者评估如何在每个预测情境中使用它们。随着预测的进行,先前预测的观测值变得可用,为后续预测中对协变量的过往使用提供反馈。然而,当多个
协变量效应在不同情境下有所差异,并随时间变化,这要求预测者评估如何在每个预测情境中使用它们。随着预测的进行,先前预测的观测值变得可用,为后续预测中对协变量的过往使用提供反馈。然而,当多个