exponential-smoothing पर टैग किए गए जवाब

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एक उदाहरण: बाइनरी परिणाम के लिए ग्लासो का उपयोग करते हुए LASSO प्रतिगमन
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 

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ईटीएस () फ़ंक्शन, ऐतिहासिक डेटा के अनुरूप पूर्वानुमान से बचने के लिए कैसे?
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 …

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समय श्रृंखला मॉडल को इकट्ठा करें
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 …

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एक्सपायरी स्मूथिंग बनाम एआरआईएमए का उपयोग कब करें?
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। …

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होल्ट-विंटर्स या ARIMA का उपयोग करें?
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? …

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एक घातांक-भारित माध्य का मानक विचलन
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 …

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तंत्रिका नेटवर्क, ऑटो.रिमा और ईटीएस के साथ आर-सीरीज़ का पूर्वानुमान
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 …

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अनोवा (और ड्रॉप 1) जीएलएमएम के लिए अलग-अलग उत्तर क्यों प्रदान करते हैं?
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 …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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