Perguntas com a marcação «prediction»

Por exemplo: Quero prever valores futuros de uma série temporal com base em valores anteriores de várias séries temporais 'usando uma ANN e / ou SVM. As entradas terão valores defasados ​​em cada série temporal e os resultados serão previsões um passo à frente (previsões com horizontes adicionais serão feitas …

9 time-series  machine-learning  stationarity  prediction 

Faria sentido exagerar um modelo de propósito? Digamos que eu tenha um caso de uso em que eu saiba que os dados não variarão muito em relação aos dados de treinamento. Estou pensando aqui na previsão de tráfego, em que o status do tráfego segue um conjunto fixo de padrões …

8 machine-learning  time-series  forecasting  prediction  overfitting 

Segui tutoriais on-line para krigagem espacial com ambos geoRe gstat(e também automap). Posso executar krigagem espacial e compreendo os principais conceitos por trás disso. Eu sei como construir um semivariograma, como ajustar um modelo a ele e como executar krigagem comum. O que não entendo é como são determinados os …

8 prediction  spatial  weights  kriging 

Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

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 

Nate Silver teve bastante sucesso em prever os resultados das eleições americanas no passado, algo que é descrito em seu livro The Signal and the Noise . O livro contém algumas descrições do modelo usado, e uma postagem no blog dele descreve o modelo usado para as eleições de 2014. …

8 references  prediction 

Como parte da reprodução de um modelo que descrevi parcialmente nesta questão no Stack Overflow, quero obter um gráfico de uma distribuição posterior. O modelo (espacial) descreve o preço de venda de algumas propriedades como uma distribuição de Bernoulli, dependendo de a propriedade ser cara (1) ou barata (0). Nas …

8 prediction  spatial  posterior  hierarchical-bayesian  pymc 

Como alguém pode objetivamente (ler "algoritmicamente") selecionar um modelo apropriado para fazer uma regressão linear de mínimos quadrados simples com duas variáveis? Por exemplo, digamos que os dados pareçam mostrar uma tendência quadrática e é gerada uma parábola que se ajusta muito bem aos dados. Como justificamos fazer dessa regressão? …

8 regression  forecasting  model-selection  prediction 

Eu uso o pacote bnlearn em R para aprender a estrutura da minha rede bayesiana e seus parâmetros. O que eu quero fazer é "prever" o valor de um nó, dado o valor de outros nós como evidência (obviamente, com exceção do nó cujos valores estamos prevendo). Eu tenho variáveis …

8 r  machine-learning  prediction  bayesian-network 

Essa é uma pergunta bastante genérica: suponha que eu queira construir um modelo para prever a próxima observação com base nas observações anteriores de ( N pode ser um parâmetro para otimizar experimentalmente). Portanto, basicamente temos uma janela deslizante de recursos de entrada para prever a próxima observação.NNNNNN Eu posso …

8 regression  time-series  modeling  prediction  hidden-markov-model 

Eu li as seguintes postagens que responderam à pergunta que eu ia fazer: Use o modelo Floresta aleatória para fazer previsões a partir dos dados do sensor Árvore de decisão para previsão de saída Aqui está o que eu fiz até agora: comparei a regressão logística com as florestas aleatórias …

8 random-forest  prediction 

No que diz respeito ao teste de hipóteses, a estimativa do tamanho das amostras é feita através de energia, e é intuitivo que aumentar o mesmo tamanho aumenta a precisão dos efeitos estimados. Mas e quanto à previsão para classificação e regressão? Quais aspectos do problema de previsão são influenciados …

8 classification  sample-size  prediction 

Estou tentando obter previsões para observações de um objeto lme. Isso deveria ser bem direto. No entanto, como recebo diferentes tipos de erros para diferentes tentativas, parece-me que estou perdendo alguma coisa. Meu modelo é o seguinte: model <- lme(log(child_mortality) ~ as.factor(cluster)*time + my.new.time.one.transition.low.and.middle + ttd + maternal_educ+ log(IHME_id_gdppc) + …

8 r  mixed-model  multilevel-analysis  prediction  lme4-nlme 

Este é um problema de classificação binária. A métrica que está sendo minimizada é a perda de log (ou entropia cruzada). Eu também tenho um número de precisão, apenas para minhas informações. É um conjunto de dados grande e muito equilibrado. Técnicas de previsão muito ingênuas obtêm cerca de 50% …

7 machine-learning  prediction  boosting