Statystyki i duże zbiory danych forecasting

3

Jak się dowiedzieć, że problem uczenia maszynowego jest beznadziejny?

Wyobraź sobie standardowy scenariusz uczenia maszynowego: Masz do czynienia z dużym, wielowymiarowym zestawem danych i rozumiesz go dość niewyraźnie. To, co musisz zrobić, to przewidzieć jakąś zmienną na podstawie tego, co masz. Jak zwykle czyścisz dane, przeglądasz statystyki opisowe, uruchamiasz niektóre modele, weryfikujesz je krzyżowo itp., Ale po kilku próbach, …

207 machine-learning forecasting modeling model-selection forecastability

1

Jak zastosować sieć neuronową do prognozowania szeregów czasowych?

Jestem nowy w uczeniu maszynowym i starałem się dowiedzieć, jak zastosować sieć neuronową do prognozowania szeregów czasowych. Znalazłem zasoby związane z moim zapytaniem, ale nadal wydaje mi się, że jestem trochę zagubiony. Myślę, że podstawowe wyjaśnienie bez zbyt wielu szczegółów pomogłoby. Powiedzmy, że mam kilka cen na każdy miesiąc w …

83 time-series forecasting neural-networks

3

Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego

Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, …

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

10

Co jest złego w ekstrapolacji?

Pamiętam, jak siedziałem na kursach statystycznych jako studium słuchaczy o tym, dlaczego ekstrapolacja była złym pomysłem. Ponadto istnieje wiele źródeł online, które komentują to. Jest też wzmianka o niej tutaj . Czy ktoś może mi pomóc zrozumieć, dlaczego ekstrapolacja jest złym pomysłem? Jeśli tak, to dlaczego techniki prognozowania nie są …

68 regression time-series forecasting

3

AIC, BIC, CIC, DIC, EIC, FIC, GIC, HIC, IIC - Czy mogę używać ich zamiennie?

Na str. 34 ze swojego PRNN Brian Ripley komentuje, że „AIC został nazwany przez Akaike (1974) jako„ Kryterium informacyjne ”, chociaż wydaje się, że powszechnie uważa się, że A oznacza Akaike”. Rzeczywiście, wprowadzając statystyki AIC, Akaike (1974, s. 719) wyjaśnia to "IC stands for information criterion and A is added …

47 forecasting model-selection aic bic

2

Czy to niezwykłe, że MEAN przewyższa ARIMA?

Niedawno zastosowałem szereg metod prognozowania (MEAN, RWF, ETS, ARIMA i MLP) i stwierdziłem, że MEAN zadziwiająco dobrze. (MEAN: gdzie wszystkie przyszłe prognozy są przewidywane jako równe średniej arytmetycznej z obserwowanych wartości.) MEAN nawet przewyższył ARIMA w trzech zastosowanych przeze mnie seriach. Chcę wiedzieć, czy jest to niezwykłe? Czy to oznacza, …

37 forecasting arima

4

Różnica między prognozą a prognozą?

Zastanawiałem się, jaka jest różnica i związek między prognozą a prognozą? Zwłaszcza w szeregach czasowych i regresji? Na przykład czy mam rację, że: W szeregach czasowych prognozowanie wydaje się oznaczać oszacowanie przyszłych wartości na podstawie przeszłych wartości szeregu czasowego. W regresji przewidywanie wydaje się oznaczać oszacowanie wartości, niezależnie od tego, …

37 regression time-series forecasting terminology

6

Najlepsza metoda na krótkie serie czasowe

Mam pytanie związane z modelowaniem krótkich szeregów czasowych. Nie jest kwestią, czy je wymodelować , ale jak. Jaką metodę poleciłbyś do modelowania (bardzo) krótkich szeregów czasowych (powiedzmy o długości )? Przez „najlepszy” rozumiem tu najbardziej niezawodny, czyli najmniej podatny na błędy ze względu na ograniczoną liczbę obserwacji. W przypadku krótkich …

35 time-series forecasting small-sample

1

Wykrywanie wartości odstających w szeregach czasowych (LS / AO / TC) przy użyciu pakietu tsoutliers w R. Jak reprezentować wartości odstające w formacie równania?

Komentarz: Po pierwsze chciałbym powiedzieć wielkie dziękuję do autora nowego tsoutliers pakietu, który implementuje Chen i Liu wykrywania szeregi czasowe poboczna, które zostało opublikowane w Journal of American Statistical Association w 1993 roku w oprogramowanie open source .RRR Pakiet wykrywa 5 różnych typów wartości odstających iteracyjnie w danych szeregów czasowych: …

35 time-series forecasting arima outliers

9

Dlaczego warto stosować wektorowy model korekcji błędów?

Jestem zdezorientowany co do modelu wektorowej korekcji błędów ( VECM ). Kontekst techniczny: VECM oferuje możliwość zastosowania wektorowego modelu autoregresyjnego ( VAR ) do zintegrowanych wielowymiarowych szeregów czasowych. W podręcznikach wymieniają pewne problemy ze stosowaniem VAR do zintegrowanych szeregów czasowych, z których najważniejszym jest tak zwana regresja fałszywa (statystyki t …

30 time-series forecasting var cointegration vecm

3

R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]

Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo losowy las w zbiorze danych. Zmienna Y jest czynnikiem. W moim zestawie danych nie ma …

29 r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase

1

Czy stopnie swobody mogą być liczbą niecałkowitą?

Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?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 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 …

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

2

Kiedy właściwe jest stosowanie niewłaściwej reguły punktacji?

Merkle i Steyvers (2013) piszą: Aby formalnie zdefiniować prawidłową regułę punktacji, niech będzie prognozą probabilistyczną próby Bernoulliego z prawdziwym prawdopodobieństwem powodzenia . Prawidłowe reguły punktacji to miary, których oczekiwane wartości są zminimalizowane, jeśli .faffreddpppfa= pf=pf = p Rozumiem, że jest to dobre, ponieważ chcemy zachęcić prognostów do generowania prognoz, które …

27 classification forecasting scoring-rules

4

Kiedy logować przekształcać szeregi czasowe przed dopasowaniem modelu ARIMA

Wcześniej używałem prognozy pro do prognozowania szeregów czasowych na jednym szeregu, ale zmieniam przepływ pracy na R. Pakiet prognozy dla R zawiera wiele przydatnych funkcji, ale jedna rzecz nie robi to jakiejkolwiek transformacji danych przed uruchomieniem auto .arima (). W niektórych przypadkach prognozy pro decydują się na rejestrowanie danych transformacji …

26 r time-series data-transformation forecasting arima

1

Wyjaśnienie, co Nate Silver powiedział o lessu

W pytaniu, które zadałem niedawno , powiedziano mi, że ekstrapolacja za pomocą lessa była dużym „nie-nie”. Ale w najnowszym artykule Nate'a Silvera na FiveThirtyEight.com omówił wykorzystanie lessu do prognozowania wyborów. Z lesssem omawiał specyfikę agresywnych i konserwatywnych prognoz z lesssem, ale jestem ciekawy, czy trafne jest przewidywanie przyszłych prognoz z …

23 time-series forecasting predictive-models loess politics

Pytania otagowane jako forecasting