Preguntas etiquetadas con dynamic-regression

Estoy buscando implementar un modelo dinámico para recomendar una película a un usuario. La recomendación debe actualizarse cada vez que el usuario mira una película o la califica. Para simplificar, estoy pensando en tener en cuenta dos factores: las calificaciones pasadas de otras películas por el usuario el tiempo que …

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

He ajustado un modelo con varias variables independientes, una de las cuales es el retraso de la variable dependiente, usando el paquete dynlm. Suponiendo que tengo pronósticos de 1 paso adelante para mis variables independientes, ¿cómo obtengo pronósticos de 1 paso adelante para mis variables dependientes? Aquí hay un ejemplo: …

11 r  dynamic-regression 

Al realizar un análisis de intervención con datos de series de tiempo (también conocido como series de tiempo interrumpido) como se discute aquí, por ejemplo, un requisito que tengo es estimar la ganancia (o pérdida) total debido a la intervención, es decir, el número de unidades ganadas o perdidas (la …

10 regression  time-series  intervention-analysis  dynamic-regression 

Quiero ajustar un DLM con coeficientes variables en el tiempo, es decir, una extensión de la regresión lineal habitual, yt= θ1+ θ2X2yt=θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 . Tengo un predictor ( ) y una variable de respuesta ( ), capturas anuales de peces marinos y continentales, respectivamente, de 1950 a …

9 r  regression  time-series  dlm  dynamic-regression 

Estoy tratando de construir un modelo de pronóstico de regresión de series de tiempo para una variable de resultado, en dólares, en términos de otros predictores / variables de entrada y errores autocorrelacionados. Este tipo de modelo también se llama modelo de regresión dinámica. Necesito aprender a identificar las funciones …

9 time-series  forecasting  dynamic-regression 

Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: 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, 9.21739130425452, …

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 

Realmente tengo problemas para descubrir cómo comparar ARIMA y los modelos de regresión. Entiendo cómo evaluar los modelos ARIMA entre sí y los diferentes tipos de modelos de regresión (es decir: regresión vs regresión dinámica con errores AR) entre sí, sin embargo, no puedo ver muchos puntos en común entre …

8 arima  model-comparison  dynamic-regression