Als «prediction-interval» getaggte Fragen

Ein Vorhersageintervall (auch Prognoseintervall) ist ein Intervall, das den zukünftigen (oder anderweitig unbekannten, aber * beobachtbaren *) Wert einer Zufallsvariablen mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit abdeckt.

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Gewusst wie: Vorhersageintervalle für lineare Regression über Bootstrapping
Ich habe Probleme zu verstehen, wie Bootstrapping verwendet wird , um Vorhersageintervalle für ein lineares Regressionsmodell zu berechnen . Kann jemand eine schrittweise Vorgehensweise skizzieren? Ich habe über Google gesucht, aber für mich macht nichts wirklich Sinn. Ich verstehe, wie Bootstrapping zum Berechnen von Konfidenzintervallen für die Modellparameter verwendet wird.
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Vertrauensform und Vorhersageintervalle für nichtlineare Regression
Sollen die Konfidenz- und Vorhersagebänder einer nichtlinearen Regression symmetrisch zur Regressionslinie sein? Das heißt, sie nehmen nicht die Sanduhrform an, wie im Fall der Bänder für die lineare Regression. Warum das? Hier ist das fragliche Modell: F(x)=⎛⎝⎜⎜A−D1+(xC)B⎞⎠⎟⎟+DF(x)=(A−D1+(xC)B)+D F(x) = \left(\frac{A-D}{1 + \left(\frac x C\right)^B}\right) + D Hier ist die Abbildung: …
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So finden Sie ein GBM-Vorhersageintervall
Ich arbeite mit GBM-Modellen unter Verwendung des Caret-Pakets und suche nach einer Methode, um die Vorhersageintervalle für meine vorhergesagten Daten zu lösen. Ich habe intensiv gesucht, aber nur ein paar Ideen gefunden, um Vorhersageintervalle für Random Forest zu finden. Jeder Hilfe / R-Code wäre sehr dankbar!
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Können wir probabilistische Aussagen mit Vorhersageintervallen treffen?
Ich habe die vielen hervorragenden Diskussionen auf der Website über die Interpretation von Konfidenzintervallen und Vorhersageintervallen gelesen, aber ein Konzept ist immer noch etwas rätselhaft: Betrachten Sie das OLS-Framework und wir haben das angepasste Modell . Wir erhalten ein und werden gebeten, die Antwort vorherzusagen. Wir berechnen und geben als …
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Vorhersage- und Toleranzintervalle
Ich habe ein paar Fragen zu Vorhersage- und Toleranzintervallen. Lassen Sie uns zunächst die Definition der Toleranzintervalle vereinbaren: Wir erhalten ein Konfidenzniveau von beispielsweise 90%, den Prozentsatz der zu erfassenden Bevölkerung von beispielsweise 99% und eine Stichprobengröße von beispielsweise 20. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung ist bekannt, beispielsweise normal zur Bequemlichkeit. Angesichts der …
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R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?
Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich nicht verstehe, ist warum te(x1, x2)und ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)kann (leicht) unterschiedliche Ergebnisse …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Wie baue ich einen innovativen Ausreißer bei Beobachtung 48 in mein ARIMA-Modell ein?
Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO) zu erkennen . Wie kann ich diesen Ausreißer in mein …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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Berechnung von Vorhersageintervallen bei Verwendung der Kreuzvalidierung
Werden Standardabweichungsschätzungen berechnet über: 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 ) für Vorhersagegenauigkeiten, die aus einer 10-fachen Kreuzvalidierung entnommen wurden? Ich bin besorgt, dass die zwischen jeder Falte berechnete Vorhersagegenauigkeit aufgrund der erheblichen Überlappung zwischen Trainingssätzen abhängig ist (obwohl die Vorhersagesätze unabhängig sind). Alle Ressourcen, die …
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Welches Deep-Learning-Modell kann Kategorien klassifizieren, die sich nicht gegenseitig ausschließen?
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit softmaxFunktion auf der letzten Ebene vorhersagen . Somit kann ich …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
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Berechnungsintervall berechnen
Ich habe die folgenden Daten hier . Ich versuche, das 95% -Konfidenzintervall für die mittlere Reinheit zu berechnen, wenn der Kohlenwasserstoffprozentsatz 1,0 beträgt. In R gebe ich Folgendes ein. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 Wie kann ich dieses Ergebnis jedoch selbst ableiten? Ich …
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Wie kann man beobachtete mit erwarteten Ereignissen vergleichen?
Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten …
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 
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Vorhersageintervalle für die kNN-Regression
Ich möchte Vorhersageintervalle für Vorhersagen berechnen, die durch kNN-Regression gemacht wurden. Ich kann keine explizite Referenz zur Bestätigung finden, daher lautet meine Frage: Ist dieser Ansatz zur Berechnung der Vorhersageintervalle korrekt? Ich habe einen Referenzdatensatz, in dem jede Zeile ein Ort ist (z. B. Stadt). Ich habe zwei Merkmale (z. …
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