Pytania otagowane jako forecasting

Prognozowanie przyszłych wydarzeń. Jest to szczególny przypadek [przewidywania] w kontekście [szeregów czasowych].

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, …


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 …


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, …

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, …

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 …

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: …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.