Geçmişteki gözlemler göz önüne alındığında, verinin bağımlı değişkeninin (yani satırın) bağımlı değişkeninin değerini tahmin etmek amacıyla akış verileri (çok boyutlu zaman serileri) bağlamında ikili bir lojistik regresyon modeli kullanmak istiyorum. Bildiğim kadarıyla, lojistik regresyon geleneksel olarak, her bir bağımlı değişkenin önceden ayarlanmış olduğu postmortem analiz için kullanılır (inceleme veya araştırmanın niteliği ile).
Ne var ki, zaman serileri söz konusu olduğunda, tarihsel değişkenler (örneğin, son saniyenin bir zaman penceresinde ) ve tabii ki, önceki değişkenler hakkında bağımlı değişken hakkında tahmin yapmak istediğimiz (anında) bağımlı değişken tahminleri?
Ve eğer yukarıdaki sistemi zaman içerisinde görürseniz, regresyonun çalışması için nasıl yapılmalıdır? İlk önce, verilerimizin ilk 50 sırasını etiketleyerek, yani, yani bağımlı değişkeni 0 veya 1 olarak ayarlayarak) etiketlemeli ve sonra bağımlı değişkenlerin yeni olasılığını tahmin etmek için vektörünün geçerli tahminini kullanmalı mıyız? Yeni gelen veriler için 0 veya 1 (yani sisteme yeni eklenen yeni satır)?
Sorunumu daha açık hale getirmek için, veri kümesini satır satır ayrıştıran ve önceki tüm bağımlı veya açıklayıcıların bilgisi (gözlem veya tahmini) göz önüne alındığında, ikili bir sonucun (bağımlı değişken) tahminini yapmaya çalışan bir sistem kurmaya çalışıyorum Sabit bir zaman penceresine ulaşan değişkenler. Sistemim Rerl'de ve çıkarım için R'yi kullanıyor.