Als «forecasting» getaggte Fragen

Vorhersage der zukünftigen Ereignisse. Es ist ein Sonderfall von [Vorhersage] im Kontext von [Zeitreihen].

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Woher wissen Sie, dass Ihr maschinelles Lernproblem hoffnungslos ist?
Stellen Sie sich ein Standard-Szenario für maschinelles Lernen vor: Sie werden mit einem großen multivariaten Datensatz konfrontiert und haben ein ziemlich verschwommenes Verständnis davon. Was Sie tun müssen, ist, Vorhersagen über eine Variable zu treffen, die auf Ihren Vorstellungen basiert. Wie üblich bereinigen Sie die Daten, sehen sich beschreibende Statistiken …
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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
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 
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Was ist falsch an der Hochrechnung?
Ich erinnere mich, als Student in Statistikkursen gesessen zu haben, warum Hochrechnung eine schlechte Idee war. Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl von Online-Quellen, die dies kommentieren. Es gibt auch eine Erwähnung hier . Kann mir jemand helfen zu verstehen, warum Extrapolation eine schlechte Idee ist? Wenn ja, wie kommt …
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Ist es ungewöhnlich, dass die MEAN ARIMA übertrifft?
Ich habe kürzlich eine Reihe von Prognosemethoden (MEAN, RWF, ETS, ARIMA und MLPs) angewendet und festgestellt, dass MEAN überraschend gut abschneidet. (BEDEUTUNG: Alle zukünftigen Vorhersagen werden als gleich dem arithmetischen Mittel der beobachteten Werte vorausgesagt.) BEDEUTUNG übertraf ARIMA bei den drei von mir verwendeten Serien sogar. Ich möchte wissen, ob …
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Unterschied zwischen Vorhersage und Vorhersage?
Ich habe mich gefragt, welcher Unterschied und welche Beziehung zwischen Vorhersage und Vorhersage besteht. Besonders in Zeitreihen und Regressionen? Habe ich zum Beispiel Recht, dass: In Zeitreihen scheint Prognose zu bedeuten, zukünftige Werte anhand vergangener Werte einer Zeitreihe zu schätzen. In der Regression scheint Vorhersage zu bedeuten, einen Wert zu …
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Beste Methode für kurze Zeitreihen
Ich habe eine Frage zur Modellierung kurzer Zeitreihen. Es ist keine Frage, ob man sie modelliert , sondern wie. Welche Methode empfehlen Sie für die Modellierung (sehr) kurzer Zeitreihen (etwa der Länge T≤20T≤20T \leq 20 )? Mit "am besten" meine ich hier die robusteste, die aufgrund der begrenzten Anzahl von …
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Ermitteln von Ausreißern in Zeitreihen (LS / AO / TC) mithilfe des Pakets tsoutliers in R. Wie werden Ausreißer im Gleichungsformat dargestellt?
Kommentar: Zunächst möchte ich dem Autor des neuen tsoutliers- Pakets, das Chen und Lius Zeitreihen-Ausreißererkennung implementiert , ein großes Dankeschön aussprechen , das 1993 im Journal of the American Statistical Association in Open Source Software .RRR Das Paket erkennt 5 verschiedene Ausreißertypen iterativ in Zeitreihendaten: Additiver Ausreißer (AO) Innovationsausreißer (IO) …
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Warum ein Vektorfehlerkorrekturmodell verwenden?
Ich bin verwirrt über das Vector Error Correction Model ( VECM ). Technischer Hintergrund: VECM bietet die Möglichkeit, das Vector Autoregressive Model ( VAR ) auf integrierte multivariate Zeitreihen anzuwenden . In den Lehrbüchern nennen sie einige Probleme bei der Anwendung einer VAR auf integrierte Zeitreihen, von denen die wichtigste …
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R: Zufällige Gesamtstruktur, die NaN / Inf im Fehler "fremder Funktionsaufruf" trotz fehlender NaNs im Datensatz auslöst [geschlossen]
Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) …
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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?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 …
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 
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Wann ist es angebracht, eine falsche Bewertungsregel anzuwenden?
Merkle & Steyvers (2013) schreiben: Um eine korrekte Bewertungsregel formal zu definieren, sei eine probabilistische Vorhersage eines Bernoulli-Versuchs mit echter Erfolgswahrscheinlichkeit . Richtige Bewertungsregeln sind Metriken, deren erwartete Werte minimiert werden, wenn .fffdddpppf= pf=pf = p Ich verstehe, dass dies gut ist, weil wir die Prognostiker ermutigen möchten, Prognosen zu …
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Wann muss eine Zeitreihe protokolliert werden, bevor ein ARIMA-Modell angepasst wird?
Ich habe vorher Forecast Pro verwendet, um univariate Zeitreihen zu prognostizieren, schalte aber meinen Workflow auf R um. Das Prognosepaket für R enthält viele nützliche Funktionen, aber eines tut es nicht, bevor es automatisch ausgeführt wird .arima (). In einigen Fällen beschließt Forecast Pro, Transformationsdaten zu protokollieren, bevor Prognosen erstellt …
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