«forecasting» etiketlenmiş sorular

Standart bir makine öğrenme senaryosu hayal edin: Çok değişkenli büyük bir veri kümesiyle karşı karşıya kalıyorsunuz ve oldukça bulanık bir anlayışınız var. Yapmanız gereken şey, sahip olduğunuza bağlı olarak bazı değişkenler hakkında tahminlerde bulunmaktır. Her zamanki gibi, verileri temizler, açıklayıcı istatistiklere bakar, bazı modelleri çalıştırır, bunları doğrular vb., Ancak birkaç …

207 machine-learning  forecasting  modeling  model-selection  forecastability 

Makine öğrenimi konusunda yeniyim ve zaman çizelgesi tahmininde sinir ağını nasıl kullanacağımı bulmaya çalışıyorum. Sorgumla ilgili kaynak buldum, ancak hala biraz kayıp gibi görünüyorum. Çok fazla ayrıntı olmadan temel bir açıklama yapmanın yardımcı olacağını düşünüyorum. Birkaç ay boyunca her ay için bazı fiyat değerlerine sahip olduğumu ve yeni fiyat değerlerini …

83 time-series  forecasting  neural-networks 

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: 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, 0.85, 0.67, …

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 

İstatistik derslerinde oturumu ekstrapolasyonun neden kötü bir fikir olduğuna dair bir duruşma olarak oturduğumu hatırlıyorum. Ayrıca, bu konuda yorum yapan çevrimiçi çeşitli kaynaklar vardır. Burada bir de söz var . Biri neden ekstrapolasyonun kötü bir fikir olduğunu anlamama yardımcı olabilir mi? Öyleyse, tahmin tekniklerinin istatistiksel olarak geçersiz olmadığı nasıldır?

68 regression  time-series  forecasting 

Açık Onun 34 PRNN o Brian Ripley yorumlarla " 'Bir Bilgi Kriteri' olarak AIC Akaike (1974) tarafından adlandırılmıştır yaygın bir Akaike açılımı inanıyordu görünüyor olsa da". Aslında, AIC istatistiklerini tanıtırken, Akaike (1974, s.719) "IC stands for information criterion and A is added so that similar statistics, BIC, DIC etc may …

47 forecasting  model-selection  aic  bic 

Geçenlerde bir dizi tahmin yöntemi uyguladım (MEAN, RWF, ETS, ARIMA ve MLP'ler) ve MEAN'ın şaşırtıcı derecede iyi olduğunu gördüm. (MEAN: Gelecekteki tüm tahminlerin gözlenen değerlerin aritmetik ortalamasına eşit olarak tahmin edildiği durumlarda.) MEAN, kullandığım üç seri üzerinde ARIMA'dan bile daha iyi performans gösterdi. Bilmeyi istediğim, eğer bu olağandışıysa? Bu, kullandığım …

37 forecasting  arima 

Tahmin ve öngörü arasındaki fark ve ilişkinin ne olduğunu merak ediyordum? Özellikle zaman serileri ve regresyonda? Mesela ben düzeltir miyim: Zaman serilerinde tahminler, bir zaman serisinin geçmiş değerleri verilen gelecekteki değerleri tahmin etmek anlamına gelir. Regresyonda tahmin, verilen verinin geleceğe, şimdiki veya geçmiş olup olmadığına dair bir değeri tahmin etmek …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

Kısa zaman serilerinin modellenmesi ile ilgili bir sorum var. Bunları modellemek bir soru değil , nasıl yapılır? Kısa zaman serilerinin modellenmesi için hangi yöntemi önerirsiniz (uzunluk )? "En iyisi" derken, burada en sağlam olanı kastetmiştim; bu, sınırlı sayıda gözlemden dolayı hatalara en az eğilimi gösterir. Kısa serilerde, tek gözlemler tahminleri …

35 time-series  forecasting  small-sample 

Yorumlar: Öncelikle , 1993'te Amerikan İstatistik Kurumu Dergisi’nde Açık Kaynak kodlu yazılımda R’de yayınlanan Chen ve Liu’nun zaman çizelgesi aykırı tespitini uygulayan yeni tsoutliers paketinin yazarına çok teşekkür etmek istiyorum .R,R,R Paket, zaman serisi verilerinde yinelenerek 5 farklı aykırı türü algılar: Ekstra Aykırı (AO) İnovasyon Uzatıcı (IO) Seviye Değişimi (LS) …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

Vektör Hata Düzeltme Modeli ( VECM) hakkında kafam karıştı ) . Teknik arkaplan: VECM , Vektör Çok Amaçlı Modelini ( VAR ) entegre çok değişkenli zaman serilerine uygulama imkanı sunar . Ders kitaplarında, VAR'ın bütünleşik zaman serilerine uygulanmasında bazı problemleri belirtiyorlar , bunlardan en önemlisi sahte regresyon (t-istatistikleri yüksek derecede …

30 time-series  forecasting  var  cointegration  vecm 

Bir veri kümesi üzerinde çapraz doğrulanmış rasgele bir orman çalıştırmak için şapka kullanıyorum. Y değişkeni bir faktördür. Veri setimde hiç NaN, Inf veya NA yok. Ancak rastgele orman çalıştırırken, alıyorum Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use …

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 

GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?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 -4.1470 …

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) yaz: Resmen uygun bir puanlama kuralı tanımlamak için izin Bernoulli deneme bir olasılık tahmini olmak gerçek bir başarı olasılığı ile . Doğru puanlama kuralları, ise beklenen değerleri en aza indiren metriklerdir .fffdddpppf= pf=pf = p Bunun iyi olduğunu biliyorum çünkü tahmincileri gerçek inançlarını dürüst bir şekilde …

27 classification  forecasting  scoring-rules 

Önceden tek değişkenli zaman serilerini tahmin etmek için tahmini pro kullanmıştım , ancak iş akışımı R'ye değiştiriyorum. .arima (). Bazı durumlarda, tahmin uzmanı tahmin yapmadan önce dönüşüm verilerini günlüğe kaydetmeye karar verir, ancak bunun nedenini henüz anlamadım. Öyleyse sorum şu: ARIMA yöntemlerini denemeden önce zaman serilerimi ne zaman log-dönüşüm yapmalıyım? …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

Geçenlerde sorduğum bir soruda , sevgisizlikle tahmin etmenin büyük bir "hayır-hayır" olduğu söylendi. Ancak, Nate Silver'ın FiveThirtyEight.com hakkındaki en son makalesinde, seçim tahminlerinde bulunmamak için loess kullanmayı tartıştı. Agresif ve muhafazakar tahminlerin ayrıntılarını loess ile tartışıyordu ama gelecek tahminlerini loess ile yapmanın geçerliliğini merak ediyorum? Bu tartışmayla ve sevgiyle benzer …

23 time-series  forecasting  predictive-models  loess  politics