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HAL : hal-00625117, version 4

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Construction of an informative hierarchical prior distribution. Application to electricity load forecasting
Tristan Launay 1, 2, Anne Philippe 1, Sophie Lamarche 2
(20/09/2011)

n this paper, we are interested in the estimation and prediction of a parametric model on a short dataset upon which it is expected to overfit and perform badly. To overcome the lack of data (relatively to the dimension of the model) we propose the construction of a hierarchical informative Bayesian prior based upon another longer dataset which is assumed to share some similarities with the original, short dataset. We apply the methodology to a basic model for the electricity load forecasting on both simulated and real datasets, where it leads to a substantial improvement of the quality of the predictions.
1 :  Laboratoire de Mathématiques Jean Leray (LMJL)
CNRS : UMR6629 – Université de Nantes – École Centrale de Nantes
2 :  E.D.F. Division Recherche et Développement [Clamart]
EDF
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
informative prior – mcmc algorithms – small dataset – electricity load forecasting
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