Pertanyaan yang diberi tag «prediction»

Sebagai contoh: Saya ingin meramalkan nilai-nilai masa depan dari suatu seri-waktu berdasarkan nilai-nilai sebelumnya dari beberapa seri-waktu 'menggunakan ANN dan / atau SVM. Input akan menjadi nilai lag dari setiap deret waktu, dan output akan menjadi prakiraan satu langkah di depan (prakiraan dengan cakrawala lebih lanjut akan dilakukan dengan "menggulirkan" …

9 time-series  machine-learning  stationarity  prediction 

Apakah masuk akal untuk mengenakan model secara sengaja? Katakanlah saya memiliki kasus penggunaan di mana saya tahu data tidak akan banyak berbeda sehubungan dengan data pelatihan. Saya berpikir di sini tentang prediksi lalu lintas, di mana status lalu lintas mengikuti serangkaian pola yang tetap pagi perjalanan aktivitas waktu malam dan …

8 machine-learning  time-series  forecasting  prediction  overfitting 

Saya telah mengikuti tutorial online untuk sprigal kriging dengan keduanya geoRdan gstat(dan juga automap). Saya dapat melakukan kriging spasial dan saya memahami konsep utama di baliknya. Saya tahu cara membuat semivariogram, cara menyesuaikan model dengan itu dan bagaimana melakukan kriging biasa. Yang tidak saya mengerti adalah bagaimana bobot dari nilai …

8 prediction  spatial  weights  kriging 

Saya telah membaca komentar yang bagus mengenai bagaimana menangani nilai yang hilang sebelum menerapkan SVD, tetapi saya ingin tahu cara kerjanya dengan contoh sederhana: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Mengingat matriks di atas, jika saya …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Saya memiliki data yang menggambarkan seberapa sering suatu peristiwa berlangsung selama satu jam ("angka per jam", nph) dan berapa lama acara berlangsung ("durasi dalam detik per jam", dph). Ini adalah data asli: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, 27.8399999994814, 15.3750000002237, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

Nate Silver telah cukup berhasil memprediksi hasil pemilu AS di masa lalu, sesuatu yang dijelaskan dalam bukunya The Signal and the Noise . Buku ini berisi beberapa deskripsi model yang digunakan, dan posting blog-nya menggambarkan model yang digunakan untuk pemilihan tengah semester 2014. Deskripsi ini lebih ditujukan kepada masyarakat yang …

8 references  prediction 

Sebagai bagian dari mereproduksi model yang saya jelaskan sebagian dalam pertanyaan tentang Stack Overflow ini, saya ingin mendapatkan sebidang distribusi posterior. Model (spasial) menggambarkan harga jual beberapa properti sebagai distribusi Bernoulli tergantung pada apakah properti itu mahal (1) atau murah (0). Dalam persamaan: ysaya∼ Bernoulli (halsaya)ysaya∼Bernoulli(halsaya)y_{i} \sim \text{Bernoulli}(p_{i}) halsaya∼logit- 1(b0+b1LivingArea …

8 prediction  spatial  posterior  hierarchical-bayesian  pymc 

Bagaimana seseorang dapat secara objektif (membaca "algoritmik") memilih model yang tepat untuk melakukan regresi linear kuadrat-sederhana dengan dua variabel? Sebagai contoh, katakanlah data tampaknya menunjukkan tren kuadratik, dan parabola dihasilkan yang cocok dengan data dengan cukup baik. Bagaimana kita membenarkan membuat regresi ini? Atau bagaimana kita menghilangkan kemungkinan ada model …

8 regression  forecasting  model-selection  prediction 

Saya menggunakan paket bnlearn di R untuk mempelajari struktur Jaringan Bayesian saya dan parameternya. Apa yang ingin saya lakukan adalah untuk "memprediksi" nilai dari sebuah simpul yang diberi nilai dari simpul lain sebagai bukti (jelas, dengan pengecualian dari simpul yang nilainya kita prediksi). Saya memiliki variabel kontinu. library(bnlearn) # Load …

8 r  machine-learning  prediction  bayesian-network 

Ini adalah pertanyaan yang cukup umum: anggap saya ingin membangun model untuk memprediksi pengamatan berikutnya berdasarkan sebelumnya NNN pengamatan (NNNdapat menjadi parameter untuk mengoptimalkan secara eksperimental). Jadi pada dasarnya kami memiliki jendela geser fitur input untuk memprediksi pengamatan selanjutnya. Saya dapat menggunakan pendekatan Model Hidden Markov, yaitu Baum-Welch untuk memperkirakan …

8 regression  time-series  modeling  prediction  hidden-markov-model 

Saya telah membaca tulisan-tulisan berikut yang menjawab pertanyaan yang akan saya tanyakan: Gunakan model Hutan Acak untuk membuat prediksi dari data sensor Pohon keputusan untuk prediksi keluaran Inilah yang telah saya lakukan sejauh ini: Saya membandingkan Regresi Logistik dengan Random Forests dan RF mengungguli Logistic. Sekarang peneliti medis yang bekerja …

8 random-forest  prediction 

Sehubungan dengan pengujian hipotesis, memperkirakan ukuran sampel dilakukan melalui daya, dan itu intuitif bahwa meningkatkan ukuran yang sama meningkatkan presisi efek yang diperkirakan. Tetapi bagaimana dengan prediksi untuk klasifikasi dan regresi? Aspek apa dari masalah prediksi yang dipengaruhi oleh ukuran sampel selain memperkirakan kesalahan generalisasi atau RMSE untuk regresi. Singkatnya, …

8 classification  sample-size  prediction 

Saya mencoba mendapatkan prediksi untuk pengamatan dari objek lme. Ini seharusnya cukup mudah. Namun, karena saya mendapatkan berbagai jenis kesalahan untuk uji coba yang berbeda, menurut saya saya kehilangan sesuatu. Model saya adalah sebagai berikut: model <- lme(log(child_mortality) ~ as.factor(cluster)*time + my.new.time.one.transition.low.and.middle + ttd + maternal_educ+ log(IHME_id_gdppc) + hiv_prev-1, merged0,na.action=na.omit,method="ML",weights=varPower(form=~time), …

8 r  mixed-model  multilevel-analysis  prediction  lme4-nlme