Perguntas com a marcação «prediction-interval»

Estou tendo problemas para entender como usar o bootstrapping para calcular intervalos de previsão para um modelo de regressão linear. Alguém pode descrever um procedimento passo a passo? Eu pesquisei via google, mas nada realmente faz sentido para mim. Eu entendo como usar a inicialização para calcular intervalos de confiança …

14 regression  bootstrap  prediction-interval 

Qual é a fórmula (aproximada ou exata) para um intervalo de previsão para uma variável aleatória binomial? Suponha Y∼Binom(n,p)Y∼Binom(n,p)Y \sim \mathsf{Binom}(n, p) , e observa- (desenhado a partir de ). O é conhecido.Y nyyyYYYnnn O nosso objectivo é a obtenção de um intervalo de previsão de 95% para um novo …

13 confidence-interval  binomial  prediction-interval 

As faixas de confiança e previsão em torno de uma regressão não linear deveriam ser simétricas em torno da linha de regressão? Isso significa que eles não assumem a forma de ampulheta, como no caso das bandas para regressão linear. Por que é que? Aqui está o modelo em questão: …

13 confidence-interval  nonlinear-regression  prediction-interval 

Estou trabalhando com modelos GBM usando o pacote de interpolação e procurando um método para resolver os intervalos de previsão dos meus dados previstos. Eu pesquisei bastante, mas só tenho algumas idéias para encontrar intervalos de previsão para a Floresta Aleatória. Qualquer ajuda / código R seria muito apreciada!

12 caret  prediction-interval  gbm 

Eu li várias discussões excelentes no site sobre a interpretação de intervalos de confiança e intervalos de previsão, mas um conceito ainda é um pouco intrigante: Considere o quadro OLS e nós obteve o equipada modelo y = X β . Recebemos um x ∗ e pedimos para prever sua …

12 regression  confidence-interval  prediction-interval 

Gostaria de saber se o intervalo de previsão e o intervalo credível avaliam a mesma coisa. Por exemplo, com uma regressão linear, quando você estima o intervalo de previsão de um valor ajustado, estima os limites do intervalo no qual espera que seu valor caia. Inversamente, para um intervalo de …

11 bayesian  linear-model  prediction  prediction-interval  credible-interval 

Eu tenho algumas perguntas para intervalos de previsão e tolerância. Vamos concordar com a definição dos intervalos de tolerância primeiro: recebemos um nível de confiança, digamos 90%, a porcentagem da população a capturar, digamos 99%, e um tamanho de amostra, digamos 20. A distribuição de probabilidade é conhecida, digamos normal …

11 prediction  prediction-interval  tolerance-interval 

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1, x2)e ti(x1) + …

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 

Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse erro externo …

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 

Eu tenho uma série temporal (digamos a ) e preciso prever a próxima amostra (digamos ) usando o modelo como rede neural ou regressão linear múltipla. No momento n, tenho toda a amostra de a e preciso prever ; no momento , tenho toda a amostra de a e preciso …

10 time-series  prediction-interval 

As estimativas de desvio padrão são calculadas por: 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 ) para precisão de previsão amostrada a partir da validação cruzada de 10 vezes? Estou preocupado que a precisão da previsão calculada entre cada dobra seja dependente devido à sobreposição substancial entre …

10 confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval 

Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …

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Eu tenho os seguintes dados localizados aqui . Estou tentando calcular o intervalo de confiança de 95% sobre a pureza média quando a porcentagem de hidrocarbonetos é 1,0. Em R, insiro o seguinte. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 No entanto, como posso obter …

9 r  regression  confidence-interval  prediction-interval 

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências …

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Suponha que tenhamos um modelo de regressão logística: P(y=1|x)log(p1−p)=p=βxP(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} Dada uma amostra aleatória D={X,y}D={X,y}D=\{\mathbf{X},\mathbf{y}\} de tamanho NNN , podemos calcular intervalos de confiança para o ββ\boldsymbol{\beta} e intervalos de previsão correspondentes para ppp , dado um determinado valor x∗x∗\mathbf{x}^* do vetor preditor. …

8 logistic  binomial  prediction-interval