Preguntas etiquetadas con prediction

Por ejemplo: Quiero pronosticar valores futuros de una serie temporal basados ​​en valores previos de múltiples series temporales 'utilizando un ANN y / o SVM. Las entradas serán valores rezagados de cada serie de tiempo, y las salidas serán pronósticos de un paso adelante (los pronósticos con horizontes adicionales se …

9 time-series  machine-learning  stationarity  prediction 

¿Tendría sentido equipar un modelo a propósito? Digamos que tengo un caso de uso donde sé que los datos no variarán mucho con respecto a los datos de entrenamiento. Estoy pensando aquí en la predicción del tráfico, donde el estado del tráfico sigue un conjunto fijo de patrones viaje matutino …

8 machine-learning  time-series  forecasting  prediction  overfitting 

He seguido tutoriales en línea para kriging espacial con ambos geoRy gstat(y también automap). Puedo realizar kriging espacial y entiendo los conceptos principales detrás de él. Sé cómo construir un semivariograma, cómo ajustarle un modelo y cómo realizar kriging ordinario. Lo que no entiendo es cómo se determinan los pesos …

8 prediction  spatial  weights  kriging 

He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, …

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 

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 

Nate Silver ha tenido bastante éxito al predecir los resultados de las elecciones estadounidenses en el pasado, algo que se describe en su libro The Signal and the Noise . El libro contiene algunas descripciones del modelo utilizado, y una publicación en su blog describe el modelo utilizado para las …

8 references  prediction 

Como parte de la reproducción de un modelo que describí parcialmente en esta pregunta sobre Stack Overflow, quiero obtener un diagrama de una distribución posterior. El modelo (espacial) describe el precio de venta de algunas propiedades como una distribución de Bernoulli dependiendo de si la propiedad es cara (1) o …

8 prediction  spatial  posterior  hierarchical-bayesian  pymc 

¿Cómo puede uno objetivamente (leer "algorítmicamente") seleccionar un modelo apropiado para hacer una simple regresión lineal de mínimos cuadrados con dos variables? Por ejemplo, digamos que los datos parecen mostrar una tendencia cuadrática, y se genera una parábola que se ajusta bastante bien a los datos. ¿Cómo justificamos hacer de …

8 regression  forecasting  model-selection  prediction 

Utilizo el paquete bnlearn en R para aprender la estructura de mi red bayesiana y sus parámetros. Lo que quiero hacer es "predecir" el valor de un nodo dado el valor de otros nodos como evidencia (obviamente, con la excepción del nodo cuyos valores estamos prediciendo). Tengo variables continuas library(bnlearn) …

8 r  machine-learning  prediction  bayesian-network 

Esta es una pregunta bastante genérica: suponga que quiero construir un modelo para predecir la próxima observación basada en la anterior. norteNN observaciones (norteNNpuede ser un parámetro para optimizar experimentalmente). Básicamente, tenemos una ventana deslizante de características de entrada para predecir la próxima observación. Puedo usar un enfoque de Modelo …

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

He leído las siguientes publicaciones que respondieron a la pregunta que iba a hacer: Utilice el modelo de bosque aleatorio para hacer predicciones a partir de datos del sensor Árbol de decisión para la predicción de salida Esto es lo que he hecho hasta ahora: comparé la regresión logística con …

8 random-forest  prediction 

Con respecto a las pruebas de hipótesis, la estimación de los tamaños de las muestras se realiza a través del poder, y es intuitivo que al aumentar el mismo tamaño aumenta la precisión de los efectos estimados. Pero, ¿qué pasa con la predicción tanto para la clasificación como para la …

8 classification  sample-size  prediction 

Estoy tratando de obtener predicciones para observaciones de un objeto lme. Se supone que esto es bastante sencillo. Sin embargo, dado que recibo diferentes tipos de errores para diferentes ensayos, me parece que me falta algo. Mi modelo es el siguiente: model <- lme(log(child_mortality) ~ as.factor(cluster)*time + my.new.time.one.transition.low.and.middle + ttd …

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