Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Suggestion: Introduce parameter inverse transformation after fit to rescaled time series

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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
35/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
python
領域
data

調査の方向性

Start by reading the fitting and rescaling paths for time-series models, then inspect how fitted parameter estimates are exposed and how parameter transformations are tested. The issue gives AR(1)+GARCH(1,1) inverse-scaling formulas as an example. Done means fitted parameters can be returned on the original scale, with tests confirming the transformed estimates.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Hello,

Excellent work with the library. Has been of great use so far. One thing which required some time to pin down is that parameter estimates are for the rescaled timeseries and not for the original one.

If one wants to calculate analytical quantities based on the parameters or simulate trajectories, they won't resemble the original ones.

It could be an improvement to return the inverse scaled parameter estimates.

For example for a AR(1)+GARCH(1,1) process:
c = c_tilde/C
phi = phi_tilde
omega = omega_tilde/C**2
alpha = alpha_tilde
beta = beta_tilde
where *_tilde denotes the estimates for the scaled process

Cheers

主要言語
Python
スター
1.6k
フォーク
298
平均マージ
15時間 20分
マージ済み PR（30日）
101

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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