tijdsgewichten

Tijdsgewichten zijn gewichten die aan waarnemingen of observaties worden toegekend op basis van hun tijdstempel. Het doel is om de invloed van datapunten te sturen op basis van recenterheid, intervalgroottes of onzekerheid in tijd. Door tijdsgewichten toe te passen kunnen modellen meer responsief zijn voor recente ontwikkelingen en minder gevoelig voor verouderde informatie.

Veel gebruikte vormen van tijdsgewichten zijn onder meer: exponentiële tijdgewichten, waarbij het gewicht afneemt met de tijdsafstand tot het huidige moment (bijvoorbeeld gewicht = exp(-λ × Δt)); lineaire tijdsgewichten die afnemen in gelijke stappen naarmate de data ouder wordt; en kerngewichten zoals een Gaussiaanse kernel die nabijgelegen tijdpunten zwaarder weegt dan verder gelegen punten. Deze methoden kunnen ook gecombineerd worden met onregelmatige tijdstippen of ontbrekende data.

Toepassingen van tijdsgewichten komen voor in tijdreeksanalyse en voorspellende modellering. Ze worden gebruikt om recente observaties meer invloed te geven bij schattingen, forecasts of regressie met gewichten, bijvoorbeeld in financieel modelleren, weer- en vraagvoorspellingen, en in aanbevelingssystemen waar recente gebruikersactiviteit belangrijker is.

Overwegingen bij het kiezen van een tijdsgewicht omvatten de gewenste mate van recency, de gekozen afkaalgraad (bijvoorbeeld halfwaarde-tijd of λ), en mogelijke nadelen zoals overgevoeligheid voor ruis in recente data of onvoldoende invloed van oudere maar relevante informatie. Het kiezen van een passende tijdsgewichten-parameter is vaak afhankelijk van de data en het doel van de analyse.