Preguntas etiquetadas con prediction

Estoy luchando por comprender la derivación del error de predicción esperado a continuación (ESL), especialmente en la derivación de 2.11 y 2.12 (condicionamiento, el paso hacia el mínimo puntual). Cualquier puntero o enlace muy apreciado. A continuación estoy informando el extracto de ESL pág. 18. Las dos primeras ecuaciones son, …

20 regression  prediction  error 

En primer lugar, da probabilidad de resultados. Entonces, por ejemplo, sus predicciones para las elecciones estadounidenses son actualmente del 82% de Clinton frente al 18% de Trump. Ahora, incluso si Trump gana, ¿cómo sé que no fue solo el 18% del tiempo que debería haber ganado? El otro problema es …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

Estoy realmente interesado en el procedimiento de red elástica para la contracción / selección de predictores. Parece muy poderoso Pero desde el punto de vista científico, no sé qué hacer una vez que obtuve los coeficientes. ¿Qué pregunta estoy respondiendo? ¿Estas son las variables que más influyen en ese resultado …

19 hypothesis-testing  prediction  inference  lasso  elastic-net 

Tengo un marco de datos que contiene dos series de tiempo: las fechas y los números de versión de las versiones de Emacs y Firefox. Usando un comando ggplot2 es fácil hacer un gráfico que use loess (de una manera que parece un poco divertida, lo que no me importa) …

17 prediction  ggplot2 

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

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 

Estoy tratando de aprender a usar las redes neuronales. Estaba leyendo este tutorial . Después de ajustar una red neuronal en una serie temporal utilizando el valor en para predecir el valor en el autor obtiene el siguiente gráfico, donde la línea azul es la serie temporal, el verde es …

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

Una distribución Tweedie puede modelar datos asimétricos con una masa de punto en cero cuando el parámetro ppagp (exponente en la relación media-varianza) está entre 1 y 2. Del mismo modo, un modelo inflado a cero (ya sea continuo o discreto) puede tener una gran cantidad de ceros. Tengo problemas …

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

¿Cómo randomForestcalcula el paquete las probabilidades de clase cuando lo uso predict(model, data, type = "prob")? Estaba usando rangerpara entrenar bosques al azar usando el probability = Targumento para predecir probabilidades. rangerdice en la documentación que: Cultivar un bosque de probabilidad como en Malley et al. (2012) Simulé algunos datos, …

15 r  random-forest  prediction 

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Actualmente estoy siguiendo un programa maestro centrado en estadísticas / econometría. En …

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

Tengo algunos datos interesantes sobre los artistas musicales más populares transmitidos divididos por ubicación en unos 200 distritos del Congreso. Quiero ver si es posible sondear a una persona sobre sus preferencias musicales y determinar si él o ella "escucha como un demócrata" o "escucha como un republicano". (Naturalmente, esto …

14 correlation  prediction  pooling  weighted-data 

Quiero desarrollar un modelo de predicción (Cox PH) para la mortalidad por todas las causas en un conjunto de datos de participantes de los cuales (casi) todos murieron al final del seguimiento (por ejemplo, 1 año). En lugar de predecir el riesgo absoluto de morir en un momento determinado, me …

14 survival  prediction  cox-model 

He estado tratando de resolver este problema durante más de un año sin mucho progreso. Es parte de un proyecto de investigación que estoy haciendo, pero lo ilustraré con un ejemplo de historia que inventé, porque el dominio real del problema es un poco confuso (seguimiento ocular). Usted es un …

14 time-series  machine-learning  prediction 

Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con caret? Validación cruzada de `glmnet` usando` caret` …

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 

Tengo un conjunto de datos con la suposición de que los vecinos más cercanos son los mejores predictores. Solo un ejemplo perfecto de gradiente bidireccional visualizado Supongamos que tenemos un caso en el que faltan pocos valores, podemos predecir fácilmente según los vecinos y la tendencia. Matriz de datos correspondiente …

13 r  prediction  outliers  data-imputation  multiple-imputation 

Entiendo el concepto de escalar la matriz de datos para usar en un modelo de regresión lineal. Por ejemplo, en R podrías usar: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) Mi única pregunta es, para nuevas observaciones para las que quiero predecir los valores de salida, ¿cómo se escalan correctamente? ¿Sería scaled.new <- …

13 r  regression  prediction  scales