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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Vorhersageintervalle für das Ergebnis einer logistischen Regression mit binomialer Antwort
Angenommen, wir haben ein logistisches Regressionsmodell: P.( y= 1 | x )Log( p1 - p)= p= β xP(y=1|x)=plog⁡(p1−p)=βx\begin{align} P(y=1\vert\mathbf{x}) &= p \\ \log\left(\frac{p}{1-p}\right) &= \boldsymbol{\beta}\mathbf{x} \end{align} Bei einer Zufallsstichprobe D = { X , y }D={X,y}D=\{\mathbf{X},\mathbf{y}\} der Größe N.NN können wir Konfidenzintervalle für das ββ\boldsymbol{\beta} und entsprechend Vorhersageintervalle für ppp …
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Muss ein Vorhersageintervall den Mittelwert enthalten?
Ich habe ein großes Problem mit einem konzeptionellen Problem, das ich mir ausgedacht habe. Angenommen, ein Unternehmen hat eine stark verzerrte Verteilung . Etwas Ähnliches wie ein Exponential oder Lognormal nur extremer. Stellen Sie sich nun vor, die Verteilung sei so verzerrt, dass der Mittelwert der Verteilung höher ist als …
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Finden Sie die Verteilung und transformieren Sie sie in die Normalverteilung
Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: 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, …
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 
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Ableitung von Konfidenz- und Vorhersageintervallen von Vorhersagen für Probit und Logit (und GLMs im Allgemeinen)
Die Ableitung des Vorhersageintervalls für das lineare Modell ist recht einfach: Erhalten einer Formel für Vorhersagegrenzen in einem linearen Modell . Wie lassen sich die Konfidenz- und Vorhersageintervalle für die angepassten Werte der Logit- und Probit-Regressionen (und GLMs im Allgemeinen) ableiten ?
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Frequentist Predictive Distribution für eine Cauchy-Variable
Ich konnte dies in der Literatur nicht finden, aber das bedeutet wahrscheinlich, dass ich an der falschen Stelle suche. Ich suche nach der frequentistischen Vorhersageverteilung für eine eindimensionale und eine n-dimensionale Cauchy-Variable, sofern sie existiert. Das Problem bei der n-dimensionalen Version ist, dass es nichts Vergleichbares wie eine Kovariatenmatrix gibt, …
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Welches binomiale Vorhersageintervall für Schwanzwahrscheinlichkeiten gut funktioniert, dh für großes
Ich arbeite an einem Problem mit den folgenden Eigenschaften. Die verfügbaren Daten sind zahlreich - in der Größenordnung vonxxx10610610^6 Der CDF unterstützt nichtnegative reelle Zahlen.F.X.FXF_X Ich kenne .F.X.FXF_X Wir können davon ausgehen, dass die Daten iid sind. Ich versuche die Wahrscheinlichkeit abzuschätzen, dass eine zukünftige Stichprobe aus unter das Stichprobenminimum …
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Vorausschauendes Wartungsmodell zur Identifizierung von Anzeichen eines Fehlers, bevor dieser auftritt
Situation Ich arbeite an einem Problem, bei dem ich Sensordaten verwende, um einen Maschinenausfall vorherzusagen, bevor der Fehler auftritt, und ich benötige einige Ratschläge zu den zu untersuchenden Methoden. Insbesondere möchte ich Hinweise auf einen bevorstehenden Fehler identifizieren, bevor der Fehler tatsächlich auftritt. Im Idealfall ist dies mit einer ausreichenden …
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Wie berechnet R Vorhersageintervalle im Prognosepaket?
Ich habe einen großen Datensatz mit verschiedenen Faktoren, die ich für die Zukunft prognostizieren möchte. Diese Vorhersagen werde ich später als Input für eine Monte-Carlo-Simulation verwenden. Meine Idee wäre, die Arima-Vorhersage für die verschiedenen Variablen zu verwenden. Anschließend würde ich das resultierende Vorhersageintervall als Eingabe für die Monte-Carlo-Simulation verwenden. Mit …
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