Запитання з тегом «forecasting»

Уявіть стандартний сценарій машинного навчання: Ви стикаєтесь з великим багатофакторним набором даних і маєте досить розмите розуміння цього. Що вам потрібно зробити, це зробити передбачення щодо якоїсь змінної на основі того, що у вас є. Як завжди, ви очищаєте дані, переглядаєте описову статистику, запускаєте деякі моделі, перехресне підтверджуєте їх тощо, …

207 machine-learning  forecasting  modeling  model-selection  forecastability 

Я новачок у машинному навчанні, і я намагався зрозуміти, як застосувати нейронну мережу до прогнозування часових рядів. Я знайшов ресурс, пов’язаний із моїм запитом, але я, здається, ще трохи загублений. Я думаю, що базове пояснення без зайвих деталей допоможе. Скажімо, у мене є кілька цін на кожен місяць протягом кількох …

83 time-series  forecasting  neural-networks 

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Я пам’ятаю, як сидіти на курсах статистики як недооцінене слухання того, чому екстраполяція була поганою ідеєю. Крім того, в Інтернеті є безліч джерел, які коментують це. Там також згадка про нього тут . Хтось може допомогти мені зрозуміти, чому екстраполяція - це погана ідея? Якщо це так, то як це, …

68 regression  time-series  forecasting 

На с. 34 свого PRNN Брайан Ріплі зауважує, що "AIC був названий Akaike (1974)" інформаційним критерієм ", хоча, як видається, вважається, що A означає Akaike". Дійсно, вводячи статистику AIC, Akaike (1974, с.719) пояснює це "IC stands for information criterion and A is added so that similar statistics, BIC, DIC etc …

47 forecasting  model-selection  aic  bic 

Нещодавно я застосував цілу низку методів прогнозування (MEAN, RWF, ETS, ARIMA та MLP) і виявив, що MEAN справився на диво добре. (ЗНАЧЕНО: де всі майбутні прогнози прогнозуються як рівні середнього арифметичного спостережуваних значень.) MEAN навіть перевершує ARIMA у трьох використаних нами рядах. Що я хочу знати, якщо це незвично? Чи …

38 forecasting  arima 

Мені було цікаво, яка різниця та залежність між прогнозом та прогнозуванням? Особливо в часових рядах та регресії? Наприклад, чи я правильний: У часових рядах прогнозування, схоже, означає оцінку майбутніх значень з урахуванням минулих значень часового ряду. У регресії прогноз, здається, означає оцінити значення, чи є це майбутніми, поточними або минулими …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

У мене є питання, пов'язане з моделюванням коротких часових рядів. Справа не в тому, чи моделювати їх , а як. Який метод ви б рекомендували для моделювання (дуже) коротких часових рядів (скажімо, про довжину )? Під «кращим» я маю на увазі тут найбільш надійний, тобто найменш схильний до помилок через …

35 time-series  forecasting  small-sample 

Коментарі: По-перше, я хотів би сказати велике спасибі авторові нового пакету tsoutliers, який реалізує виявлення зовнішнього часу Чен та Лю, який був опублікований в Журналі Американської статистичної асоціації в 1993 році в програмному забезпеченні Open Source .RRR Пакет ітераційно виявляє 5 різних типів випускників у даних часових рядів: Адитивна добавка …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

Мене бентежить модель вектора виправлення помилок ( VECM) ). Технічна інформація: VECM пропонує можливість застосувати векторну авторегресивну модель ( VAR ) до інтегрованого багатовимірного часового ряду. У підручниках вони називають деякі проблеми із застосуванням VAR до інтегрованих часових рядів, найважливішою з яких є так звана хибна регресія (t-статистика є дуже …

30 time-series  forecasting  var  cointegration  vecm 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Я використовую caret, щоб запустити перехрещений випадковий ліс над набором даних. Змінна Y - фактор. У моєму наборі даних немає NaN, Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Коли я використовую GAM, це дає мені залишковий коефіцієнт DF (останній рядок у коді). Що це означає? Виходячи за приклад GAM, загалом, чи може число ступенів свободи бути нецілим числом?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Merkle & Steyvers (2013) пишуть: Для формального визначення правильного бального правила нехай - імовірнісний прогноз випробування Бернуллі d з істинною ймовірністю успіху p . Правильні правила балів - це показники, очікувані значення яких мінімізовано, якщо f = p .fffггdpppf= рf=pf = p Я вважаю, що це добре, тому що ми …

27 classification  forecasting  scoring-rules 

Раніше я використовував прогноз про для прогнозування одномірного часового ряду, але перемикаю свій робочий процес на Р. Пакет прогнозування для R містить безліч корисних функцій, але одне, що він не робить, - це будь-яке перетворення даних перед запуском автоматичного .arima (). У деяких випадках прогноз про вирішує записати дані перетворення, …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

У запитанні, яке я нещодавно задав , мені відповіли, що екстраполяція з льосом було великим «ні-ні». Але в останній статті Нейт Сілвер на FiveThirtyEight.com він обговорював використання льосу для здійснення передвиборчих прогнозів. Він обговорював специфіку агресивних проти консервативних прогнозів з льосом, але мені цікаво обгрунтованість того, щоб робити майбутні прогнози …

23 time-series  forecasting  predictive-models  loess  politics