Perguntas com a marcação «prediction»

Estou lutando para entender a derivação do erro de previsão esperado abaixo (ESL), especialmente na derivação de 2.11 e 2.12 (condicionamento, o passo em direção ao mínimo pontual). Quaisquer ponteiros ou links muito apreciados. Abaixo, estou relatando o trecho da ESL pág. 18. As duas primeiras equações são, em ordem, …

20 regression  prediction  error 

Em primeiro lugar, ele dá probabilidade de resultados. Assim, por exemplo, suas previsões para a eleição nos EUA são atualmente 82% Clinton vs 18% Trump. Agora, mesmo que Trump vença, como sei que não foram apenas os 18% das vezes que ele deveria ter vencido? O outro problema é que …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

Estou realmente interessado no procedimento de rede elástica para retração / seleção de preditores. Parece muito poderoso. Mas, do ponto de vista científico, não sei bem o que fazer quando obtive os coeficientes. Que pergunta estou respondendo? Essas são as variáveis ​​que mais influenciam esse resultado e esses são os …

19 hypothesis-testing  prediction  inference  lasso  elastic-net 

Eu tenho um quadro de dados que contém duas séries temporais: as datas e os números de versão dos lançamentos do Emacs e Firefox. Usando um comando ggplot2, é fácil criar um gráfico que use loess (de uma maneira que pareça um pouco divertida, o que não me importo) para …

17 prediction  ggplot2 

Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Estou tentando aprender a usar redes neurais. Eu estava lendo este tutorial . Depois de ajustar uma rede neural em uma série temporal usando o valor em para prever o valor em t + 1, o autor obtém o seguinte gráfico, onde a linha azul é a série temporal, o …

15 time-series  neural-networks  predictive-models  deep-learning  prediction 

Uma distribuição Tweedie pode modelar dados assimétricos com uma massa de pontos em zero quando o parâmetro (expoente na relação média-variância) estiver entre 1 e 2.ppp Da mesma forma, um modelo inflado a zero (seja ele contínuo ou discreto) pode ter um grande número de zeros. Estou tendo problemas para …

15 r  generalized-linear-model  prediction  zero-inflation  tweedie-distribution 

Como o randomForestpacote estima probabilidades de classe quando uso predict(model, data, type = "prob")? Eu estava usando rangerpara treinar florestas aleatórias usando o probability = Targumento para prever probabilidades. rangerdiz na documentação que: Cultive uma floresta de probabilidade como em Malley et al. (2012). Simulei alguns dados e tentei ambos …

15 r  random-forest  prediction 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Atualmente, estou seguindo um programa de mestrado focado em estatística …

14 machine-learning  forecasting  predictive-models  prediction  out-of-sample 

Eu tenho alguns dados interessantes sobre os artistas musicais mais populares transmitidos, divididos por local em cerca de 200 distritos do Congresso. Quero ver se é possível pesquisar uma pessoa sobre suas preferências musicais e determinar se ela "escuta como um democrata" ou "escuta como um republicano". (Naturalmente, isso é …

14 correlation  prediction  pooling  weighted-data 

Quero desenvolver um modelo de previsão (Cox PH) para mortalidade por todas as causas em um conjunto de dados de participantes dos quais (quase) todos morreram no final do acompanhamento (por exemplo, 1 ano). Em vez de prever o risco absoluto de morrer em um determinado ponto no tempo, eu …

14 survival  prediction  cox-model 

Eu tenho tentado resolver este problema por mais de um ano sem muito progresso. É parte de um projeto de pesquisa que estou realizando, mas ilustrarei com um exemplo de história que criei, porque o domínio real do problema é um pouco confuso (rastreamento ocular). Você é um avião que …

14 time-series  machine-learning  prediction 

Parece haver muita confusão na comparação entre usar glmnetdentro caretpara procurar uma lambda ideal e usar cv.glmnetpara fazer a mesma tarefa. Muitas perguntas foram feitas, por exemplo: Modelo de classificação train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual é a maneira correta de usar glmnet com cursor? Validação cruzada de `glmnet` usando` caret` mas …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Eu tenho um conjunto de dados supondo que os vizinhos mais próximos são os melhores preditores. Apenas um exemplo perfeito de gradiente bidirecional visualizado- Suponha que tenhamos um caso em que faltam poucos valores, podemos prever facilmente com base em vizinhos e tendências. Matriz de dados correspondente em R (exemplo …

13 r  prediction  outliers  data-imputation  multiple-imputation 

Entendo o conceito de escalar a matriz de dados para usar em um modelo de regressão linear. Por exemplo, em R você pode usar: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) Minha única pergunta é, para novas observações para as quais quero prever os valores de saída, como elas são dimensionadas corretamente? Seria …

13 r  regression  prediction  scales