Pertanyaan yang diberi tag «prediction»

Saya punya pertanyaan yang menurut saya akan sangat mendasar bagi banyak pengguna. Saya menggunakan model regresi linier untuk (i) menyelidiki hubungan beberapa variabel penjelas dan variabel respons saya dan (ii) memprediksi variabel respons saya menggunakan variabel penjelas. Satu variabel penjelas X tertentu tampaknya secara signifikan mempengaruhi variabel respons saya. Untuk …

10 statistical-significance  predictive-models  p-value  prediction  out-of-sample 

Saya telah melalui dokumentasi sklearn tetapi saya tidak dapat memahami tujuan dari fungsi-fungsi ini dalam konteks regresi logistik. Untuk decision_functionitu dikatakan bahwa jarak antara hyperplane dan contoh uji. bagaimana informasi khusus ini bermanfaat? dan bagaimana hal ini berhubungan dengan predictdan predict-probametode?

10 regression  logistic  prediction  scikit-learn  decision 

Saya bingung bagaimana cara mengevaluasi distribusi prediksi posterior untuk regresi linier Bayesian, melewati kasus dasar yang dijelaskan di sini pada halaman 3, dan disalin di bawah ini. p ( y~∣ y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, \sigma^2) p(\beta, \sigma^2 \mid y) Kasus dasar adalah model …

10 regression  bayesian  predictive-models  prediction  posterior 

Apakah estimasi standar deviasi dihitung melalui: sN=1N∑Ni=1(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−√.sN=1N∑i=1N(xi−x¯)2. s_N = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2}. ( http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation#Sample_standard_deviation ) untuk akurasi prediksi yang diambil dari validasi silang 10 kali lipat? Saya khawatir bahwa akurasi prediksi yang dihitung antara setiap lipatan tergantung karena tumpang tindih yang substansial antara set pelatihan (meskipun set prediksi …

10 confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval 

Saya adalah pengguna baru WinBUGS dan memiliki satu pertanyaan untuk bantuan Anda. Setelah menjalankan kode berikut, saya mendapatkan parameter beta0through beta4(stats, density), tetapi saya tidak tahu bagaimana mendapatkan prediksi nilai terakhir h, yang saya atur NAmenjadi model dalam kode. Apakah ada yang bisa memberi saya petunjuk? Saran apa pun akan …

10 bayesian  bugs  prediction  winbugs 

Ini hanya contoh yang saya temui beberapa kali, jadi saya tidak punya data sampel. Menjalankan model regresi linier di R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1adalah variabel kontinu. x2bersifat kategorikal dan memiliki tiga nilai, mis. "Rendah", "Sedang" dan "Tinggi". Namun output yang diberikan oleh R akan menjadi seperti: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Hastie et al. "Unsur Pembelajaran Statistik" (2009) mempertimbangkan proses menghasilkan data dengan dan .E ( ε ) = 0 Var ( ε ) = σ 2 εY=f(X)+εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E(ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var(ε)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Mereka menyajikan dekomposisi bias-varians berikut dari kesalahan perkiraan kuadrat yang diharapkan pada titik (hal. 223, rumus 7.9): …

9 variance  forecasting  prediction  terminology  bias 

Saya mencoba memprediksi skor keseimbangan dan mencoba beberapa metode regresi yang berbeda. Satu hal yang saya perhatikan adalah bahwa nilai yang diprediksi tampaknya memiliki semacam batas atas. Yaitu, saldo aktual dalam , tetapi prediksi saya mencapai sekitar . Plot berikut menunjukkan saldo aktual vs saldo yang diprediksi (diprediksi dengan regresi …

9 regression  distributions  data-transformation  prediction  bounds 

Saya sedang mengerjakan validasi silang dari prediksi data saya dengan 200 subjek dan 1000 variabel. Saya tertarik regresi ridge karena jumlah variabel (saya ingin menggunakan) lebih besar dari jumlah sampel. Jadi saya ingin menggunakan estimator penyusutan. Berikut ini adalah contoh data: #random population of 200 subjects with 1000 variables M …

9 r  cross-validation  prediction  ridge-regression 

Saya memiliki Dynamic Naive Bayes Model yang dilatih pada beberapa variabel temporal. Output dari model adalah prediksi P(Event) @ t+1, diperkirakan masing-masing t. Plot P(Event)versus timeadalah seperti yang diberikan pada gambar di bawah ini. Dalam gambar ini, garis hitam mewakili P(Event)seperti yang diprediksi oleh model saya; yang garis merah horisontal …

9 time-series  probability  prediction  model-comparison  model-evaluation 

Saya mengambil kursus Intro to Bayes dan saya mengalami kesulitan memahami distribusi prediktif. Saya mengerti mengapa mereka berguna dan saya akrab dengan definisi, tetapi ada beberapa hal yang saya tidak mengerti. 1) Cara mendapatkan distribusi prediksi yang tepat untuk vektor pengamatan baru Misalkan kita telah membangun model sampling untuk data …

9 bayesian  prediction 

Saya memiliki randomForestmodel klasifikasi yang baik yang ingin saya gunakan dalam aplikasi yang memprediksi kelas kasus baru. Kasing baru memiliki nilai yang pasti hilang. Prediksi tidak akan berfungsi seperti itu untuk NAS. Bagaimana saya harus melakukan ini? data(iris) # create first the new case with missing values na.row<-45 na.col<-c(3,5) case.na<-iris[na.row,] …

9 r  random-forest  prediction  missing-data 

Misalkan saya punya satu sampel frekuensi dari 4 peristiwa yang mungkin: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 dan saya memiliki probabilitas yang diharapkan dari peristiwa saya terjadi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dengan jumlah frekuensi yang diamati …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Saya menghitung model regresi linier sederhana dari ukuran percobaan saya untuk membuat prediksi. Saya telah membaca bahwa Anda tidak harus menghitung prediksi untuk poin yang terlalu jauh dari data yang tersedia. Namun, saya tidak dapat menemukan panduan untuk membantu saya mengetahui sejauh mana saya bisa memperkirakan. Sebagai contoh, jika saya …

9 regression  prediction 

Saya tahu ini mungkin pertanyaan dasar ... Tapi sepertinya saya tidak menemukan jawabannya. Saya pas GLM dengan keluarga Poisson, dan kemudian mencoba untuk melihat prediksi, namun offset tampaknya dipertimbangkan: model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003), offset=(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson()) predict (model_glm, type="response") Saya mendapatkan case bukan rate ... Saya sudah mencoba juga model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003)+ offset(log(population)), data=data, …

9 r  generalized-linear-model  prediction  offset