exponential-smoothing पर टैग किए गए जवाब

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

मैं एक मासिक पूर्वानुमान गणना को स्वचालित करने के लिए R में एक alogorithm पर काम कर रहा हूं। मैं पूर्वानुमान की गणना करने के लिए पूर्वानुमान पैकेज से दूसरों के बीच, ईटीएस () फ़ंक्शन का उपयोग कर रहा हूं। यह बहुत अच्छा काम कर रहा है। दुर्भाग्य से, कुछ …

16 r  time-series  forecasting  exponential-smoothing 

मुझे समय-श्रृंखला पूर्वानुमान को स्वचालित करने की आवश्यकता है, और मैं उन श्रृंखलाओं (मौसमी, प्रवृत्ति, शोर, आदि) की विशेषताओं को पहले से नहीं जानता। मेरा उद्देश्य प्रत्येक श्रृंखला के लिए सर्वोत्तम संभव मॉडल प्राप्त करना नहीं है, बल्कि बहुत खराब मॉडलों से बचना है। दूसरे शब्दों में, हर बार छोटी …

13 time-series  forecasting  arima  ensemble  exponential-smoothing 

मैं हाल ही में काम पर कुछ मासिक पूर्वानुमानों पर काम करते हुए और रॉब ह्यंडमैन की पुस्तक को पढ़ते हुए अपने पूर्वानुमान ज्ञान को ताज़ा कर रहा हूं, लेकिन जिस जगह पर मैं संघर्ष कर रहा हूं वह एक घातीय चौरसाई मॉडल बनाम एआरआईएमए मॉडल का उपयोग करना है। …

12 forecasting  arima  exponential-smoothing 

मेरा प्रश्न होल्ट-विंटर्स और ARIMA के बीच वैचारिक अंतर के आसपास है। जहां तक ​​मैं समझता हूं, होल्ट-विंटर्स ARIMA का एक विशेष मामला है। लेकिन एक एल्गोरिथ्म दूसरे पर कब पसंद किया जाता है? शायद होल्ट-विंटर्स वृद्धिशील है और इसलिए एक इनलाइन (तेज) एल्गोरिदम के रूप में कार्य करता है? …

11 time-series  arima  exponential-smoothing 

मैंने पायथन में एक साधारण कार्य लिखा है जिसका मतलब है कि तेजी से भारित माध्य की गणना करें: def test(): x = [1,2,3,4,5] alpha = 0.98 s_old = x[0] for i in range(1, len(x)): s = alpha * x[i] + (1- alpha) * s_old s_old = s return s …

10 standard-deviation  python  exponential-smoothing 

मैंने समय श्रृंखला का पूर्वानुमान करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने के बारे में थोड़ा सुना है। मैं कैसे तुलना कर सकता हूं, मेरी समय-श्रृंखला (दैनिक खुदरा डेटा) के पूर्वानुमान के लिए कौन सी विधि बेहतर है: ऑटो.रिमा (एक्स), ईटीएस (एक्स) या नेनेटार (एक्स)। मैं एआईसी या बीआईसी …

10 r  neural-networks  forecasting  arima  exponential-smoothing 

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

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