Pertanyaan yang diberi tag «forecasting»

Bayangkan skenario pembelajaran mesin standar: Anda dihadapkan dengan dataset multivariat yang besar dan Anda memiliki pemahaman yang cukup buram tentang itu. Yang perlu Anda lakukan adalah membuat prediksi tentang beberapa variabel berdasarkan apa yang Anda miliki. Seperti biasa, Anda membersihkan data, melihat statistik deskriptif, menjalankan beberapa model, memvalidasi silangnya, dll., …

207 machine-learning  forecasting  modeling  model-selection  forecastability 

Saya baru mengenal pembelajaran mesin, dan saya telah berusaha mencari tahu bagaimana menerapkan jaringan saraf pada peramalan runtun waktu. Saya telah menemukan sumber daya yang terkait dengan permintaan saya, tetapi sepertinya saya masih sedikit bingung. Saya pikir penjelasan dasar tanpa terlalu banyak detail akan membantu. Katakanlah saya memiliki beberapa nilai …

83 time-series  forecasting  neural-networks 

Saya mulai mencoba-coba penggunaan glmnetdengan LASSO Regression di mana hasil yang saya minati menjadi dikotomis. Saya telah membuat bingkai data mock kecil di bawah ini: 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, …

78 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 

Saya ingat duduk di kursus statistik sebagai mahasiswa yang mendengar tentang mengapa ekstrapolasi adalah ide yang buruk. Selain itu, ada berbagai sumber online yang berkomentar tentang ini. Ada juga yang menyebutkannya di sini . Adakah yang bisa membantu saya memahami mengapa ekstrapolasi adalah ide yang buruk? Jika ya, bagaimana teknik …

68 regression  time-series  forecasting 

Pada p. 34 dari PRNN- nya Brian Ripley berkomentar bahwa "AIC dinamai oleh Akaike (1974) sebagai 'Kriteria Informasi' walaupun tampaknya secara umum diyakini bahwa A adalah singkatan dari Akaike". Memang, ketika memperkenalkan statistik AIC, Akaike (1974, p.719) menjelaskan hal itu "IC stands for information criterion and A is added so …

47 forecasting  model-selection  aic  bic 

Saya baru-baru ini menerapkan serangkaian metode peramalan (MEAN, RWF, ETS, ARIMA dan MLP) dan menemukan bahwa MEAN ternyata bekerja dengan sangat baik. (BERARTI: di mana semua prediksi masa depan diprediksi sama dengan rata-rata aritmatika dari nilai-nilai yang diamati.) MEAN bahkan mengungguli ARIMA pada tiga seri yang saya gunakan. Yang ingin …

38 forecasting  arima 

Saya bertanya-tanya apa perbedaan dan hubungan antara perkiraan dan prediksi? Terutama dalam deret waktu dan regresi? Sebagai contoh, apakah saya benar bahwa: Dalam deret waktu, peramalan tampaknya berarti memperkirakan nilai masa depan yang diberikan nilai lampau dari deret waktu. Dalam regresi, prediksi tampaknya berarti memperkirakan nilai apakah itu masa depan, …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

Saya punya pertanyaan terkait pemodelan seri waktu pendek. Ini bukan pertanyaan jika model mereka , tetapi bagaimana. Metode apa yang akan Anda rekomendasikan untuk pemodelan (sangat) seri-waktu pendek (katakanlah panjang )? Yang saya maksud dengan "terbaik" di sini adalah yang paling kuat, yang paling rentan terhadap kesalahan karena fakta jumlah …

35 time-series  forecasting  small-sample 

Komentar: Pertama saya ingin mengatakan besar terima kasih kepada penulis yang baru tsoutliers paket yang menerapkan Chen dan Liu deteksi time series outlier yang diterbitkan dalam Journal of American Association statistik pada tahun 1993 dalam perangkat lunak Open Source .RRR Paket mendeteksi 5 jenis pencilan yang berbeda secara iteratif dalam …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

Saya bingung tentang Vector Error Correction Model ( VECM ). Latar belakang teknis: VECM menawarkan kemungkinan untuk menerapkan Vector Autoregressive Model ( VAR ) ke seri waktu multivarian terintegrasi. Dalam buku teks mereka menyebutkan beberapa masalah dalam menerapkan VAR ke deret waktu terintegrasi, yang paling penting adalah yang disebut regresi …

30 time-series  forecasting  var  cointegration  vecm 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya menggunakan tanda sisipan untuk menjalankan hutan acak lintas divalidasi atas dataset. Variabel Y adalah faktor. Tidak ada 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 

Ketika saya menggunakan GAM, itu memberi saya sisa DF adalah (baris terakhir dalam kode). Apa artinya? Melampaui contoh GAM, Secara umum, bisakah jumlah derajat kebebasan menjadi angka yang bukan bilangan bulat?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 …

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) menulis: Untuk secara formal mendefinisikan aturan penilaian yang tepat, misalkan menjadi ramalan probabilistik uji coba Bernoulli dengan probabilitas keberhasilan sejati . Aturan penilaian yang tepat adalah metrik yang nilainya diharapkan diminimalkan jika .fffdddhalhalpf= pf=half = p Saya mengerti bahwa ini bagus karena kami ingin mendorong para …

27 classification  forecasting  scoring-rules 

Saya sebelumnya telah menggunakan pro perkiraan untuk meramalkan seri waktu univariat, tetapi saya mengalihkan alur kerja saya ke R. Paket ramalan untuk R berisi banyak fungsi yang bermanfaat, tetapi satu hal yang tidak dilakukannya adalah segala jenis transformasi data sebelum menjalankan otomatis .arima (). Dalam beberapa kasus ramalan pro memutuskan …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

Dalam sebuah pertanyaan yang saya ajukan baru-baru ini , saya diberi tahu bahwa itu adalah "tidak-tidak" yang besar untuk diekstrapolasi dengan loess. Tapi, dalam artikel terbaru Nate Silver di FiveThirtyEight.com ia membahas menggunakan loess untuk membuat prediksi pemilu. Dia sedang mendiskusikan spesifik ramalan agresif versus konservatif dengan loess tapi saya …

23 time-series  forecasting  predictive-models  loess  politics