Perguntas com a marcação «prediction»

11

R / mgcv: Por que os produtos tensores te () e ti () produzem superfícies diferentes?

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa

11

Intervalo de previsão = intervalo credível?

Gostaria de saber se o intervalo de previsão e o intervalo credível avaliam a mesma coisa. Por exemplo, com uma regressão linear, quando você estima o intervalo de previsão de um valor ajustado, estima os limites do intervalo no qual espera que seu valor caia. Inversamente, para um intervalo de...

bayesian linear-model prediction prediction-interval credible-interval

11

Intervalos de previsão e tolerância

Eu tenho algumas perguntas para intervalos de previsão e tolerância. Vamos concordar com a definição dos intervalos de tolerância primeiro: recebemos um nível de confiança, digamos 90%, a porcentagem da população a capturar, digamos 99%, e um tamanho de amostra, digamos 20. A distribuição de...

prediction prediction-interval tolerance-interval

10

Prever com efeitos aleatórios em mgcv gam

Estou interessado em modelar a captura total de peixes usando gam em mgcv para modelar efeitos aleatórios simples para navios individuais (que fazem viagens repetidas ao longo do tempo na pesca). Eu tenho 98 sujeitos, então pensei em usar gam em vez de gamm para modelar os efeitos aleatórios. Meu...

prediction random-effects-model gam mgcv

10

Uma '' variável significativa '' que não melhora as previsões fora da amostra - como interpretar?

Eu tenho uma pergunta que acho que será bastante básica para muitos usuários. Estou usando modelos de regressão linear para (i) investigar a relação de várias variáveis explicativas e minha variável de resposta e (ii) prever minha variável de resposta usando as variáveis explicativas. Uma...

statistical-significance predictive-models p-value prediction out-of-sample

10

Qual é a diferença entre função de decisão, previsão deproba e função de previsão para o problema de regressão logística?

Venho examinando a documentação do sklearn, mas não consigo entender o objetivo dessas funções no contexto da regressão logística. Pois decision_functiondiz que é a distância entre o hiperplano e a instância de teste. como essas informações específicas são úteis? e como isso se relaciona com...

regression logistic prediction scikit-learn decision

10

Avaliar a distribuição preditiva posterior na regressão linear bayesiana

Estou confuso sobre como avaliar a distribuição preditiva posterior da regressão linear bayesiana, além do caso básico descrito aqui na página 3 e copiado abaixo. p ( y~| y) = ∫p ( y~∣ β, σ2) p ( β, σ2| y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, \sigma^2)...

regression bayesian predictive-models prediction posterior

10

Qual é a relação entre inferência causal e predição?

Quais são as relações e as diferenças entre inferência e predição causais (classificação e regressão)? No contexto de previsão, temos as variáveis preditoras / entradas e variáveis resposta / saída. Isso significa que existe uma relação causal entre as variáveis de entrada e saída? Então, a...

prediction causality definition

10

Calculando intervalos de previsão ao usar a validação cruzada

As estimativas de desvio padrão são calculadas por: sN=1N∑Ni=1(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−√.sN=1N∑i=1N(xi−x¯)2. s_N = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2}. ( http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation#Sample_standard_deviation ) para precisão de previsão amostrada a partir da...

confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval

10

Variável categórica de regressão linear R valor "oculto"

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída fornecida...

r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction

10

Como obter previsão para uma variável específica no WinBUGS?

Eu sou um novo usuário do WinBUGS e tenho uma pergunta para sua ajuda. Depois de executar o código a seguir, obtive parâmetros de beta0through beta4(estatísticas, densidade), mas não sei como obter a previsão do último valor de h, que defini NAcomo modelo no código. Alguém pode me dar uma dica?...

bayesian bugs prediction winbugs

9

Prever poisson GLM com deslocamento

Sei que essa é provavelmente uma pergunta básica ... Mas não acho a resposta. Estou ajustando um GLM com uma família Poisson e tentei dar uma olhada nas previsões, no entanto, o deslocamento parece ser levado em

r generalized-linear-model prediction offset

9

Usando um modelo de regressão para fazer previsões: Quando parar?

Eu calculei um modelo de regressão linear simples a partir das minhas medidas experimentais para fazer previsões. Li que você não deve calcular previsões para pontos que se afastam muito dos dados disponíveis. No entanto, não encontrei nenhuma orientação para me ajudar a saber até onde posso...

regression prediction

9

É necessário prejudicar e reciclar dados de séries temporais ao usar métodos de aprendizado de máquina?

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...

time-series machine-learning stationarity prediction

9

Como comparar eventos observados x eventos esperados?

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências observadas dos meus quatro eventos (18), posso calcular as...

r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom

9

Os resultados da regressão têm um limite superior inesperado

Tento prever uma pontuação de equilíbrio e tentei vários métodos de regressão diferentes. Uma coisa que notei é que os valores previstos parecem ter algum tipo de limite superior. Ou seja, o saldo real está em , mas minhas previsões atingem cerca de . O gráfico a seguir mostra o saldo real versus o...

regression distributions data-transformation prediction bounds

9

Previsão com randomForest (R) quando algumas entradas têm valores ausentes (NA)

Eu tenho um bom randomForestmodelo de classificação que gostaria de usar em um aplicativo que prevê a classe de um novo caso. O novo caso tem inevitavelmente valores ausentes. Prever não funcionará como tal para NAs. Como devo fazer isso então? data(iris) # create first the new case with missing...

r random-forest prediction missing-data

9

Validação cruzada K-fold ou hold-out para regressão de crista usando R

Estou trabalhando na validação cruzada da previsão dos meus dados com 200 indivíduos e 1000 variáveis. Estou interessado em regressão de cume porque o número de variáveis (eu quero usar) é maior que o número de amostra. Então, eu quero usar estimadores de encolhimento. A seguir, são compostos...

r cross-validation prediction ridge-regression

9

Avaliando o desempenho da previsão de séries temporais

Eu tenho um modelo dinâmico ingênuo de Bayes treinado em algumas variáveis temporais. A saída do modelo é a previsão de P(Event) @ t+1, estimada em cada um t. O gráfico de P(Event)versus timeé como mostrado na figura abaixo. Nesta figura, a linha preta representa P(Event)como previsto pelo meu...

time-series probability prediction model-comparison model-evaluation

9

Compreendendo as Distribuições Preditivas Bayesianas

Estou fazendo um curso de Introdução à Bayes e estou tendo dificuldades para entender as distribuições preditivas. Entendo por que eles são úteis e estou familiarizado com a definição, mas há algumas coisas que não entendo direito. 1) Como obter a distribuição preditiva correta para um vetor de...

bayesian prediction