Perguntas com a marcação «dynamic-regression»

Estou procurando implementar um modelo dinâmico para recomendar um filme para um usuário. A recomendação deve ser atualizada sempre que o usuário assiste a um filme ou o classifica. Para simplificar, estou pensando em levar dois fatores em consideração: as classificações anteriores de outros filmes pelo usuário o tempo em …

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

Eu ajustei um modelo com várias variáveis ​​independentes, uma das quais é o atraso da variável dependente, usando o pacote dynlm. Supondo que eu tenha previsões de um passo à frente para minhas variáveis ​​independentes, como faço para obter previsões de um passo à frente para minhas variáveis ​​dependentes? Aqui …

11 r  dynamic-regression 

Ao conduzir uma análise de intervenção com dados de séries temporais (também conhecidos como séries temporais interrompidas), como discutido aqui, por exemplo, um requisito que tenho é estimar o ganho total (ou perda) devido à intervenção - ou seja, número de unidades ganhas ou perdidas (a variável Y ) Não …

10 regression  time-series  intervention-analysis  dynamic-regression 

Quero ajustar um DLM com coeficientes variáveis ​​no tempo, ou seja, uma extensão da regressão linear usual, yt=θ1 1+θ2x2yt=θ1 1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 . Eu tenho um preditor ( ) e uma variável de resposta ( ), capturas anuais de peixes no mar e no interior, respectivamente, de 1950 …

9 r  regression  time-series  dlm  dynamic-regression 

Estou tentando criar um modelo de previsão de regressão de séries temporais para uma variável de resultado, em valor em dólares, em termos de outros preditores / variáveis ​​de entrada e erros correlacionados automaticamente. Esse tipo de modelo também é chamado de modelo de regressão dinâmica. Preciso aprender a identificar …

9 time-series  forecasting  dynamic-regression 

Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: 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, …

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 

Estou realmente tendo problemas para descobrir como comparar o ARIMA e os modelos de regressão. Eu entendo como avaliar os modelos ARIMA um contra o outro e diferentes tipos de modelos de regressão (ou seja: regressão vs regressão dinâmica com erros de AR) um contra o outro, no entanto, não …

8 arima  model-comparison  dynamic-regression