forecasting पर टैग किए गए जवाब

एक मानक मशीन-शिक्षण परिदृश्य की कल्पना करें: आप एक बड़े बहुभिन्नरूपी डेटासेट के साथ सामना कर रहे हैं और आपको इसकी बहुत धुंधली समझ है। आपको जो कुछ करने की आवश्यकता है वह आपके पास जो कुछ है उसके आधार पर कुछ चर के बारे में भविष्यवाणियां करना है। हमेशा …

207 machine-learning  forecasting  modeling  model-selection  forecastability 

मैं मशीन लर्निंग के लिए नया हूं, और मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए तंत्रिका नेटवर्क कैसे लागू किया जाए। मुझे अपनी क्वेरी से संबंधित संसाधन मिल गए हैं, लेकिन मैं अभी भी थोड़ा खो गया हूं। मुझे लगता है कि बहुत …

83 time-series  forecasting  neural-networks 

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 

मुझे याद है कि स्टैटस कोर्स में बैठना एक अन्डरग्राउंड हियरिंग के बारे में था कि एक्सट्रपलेशन एक बुरा विचार क्यों था। इसके अलावा, ऑनलाइन कई तरह के स्रोत हैं जो इस पर टिप्पणी करते हैं। यहाँ भी इसका उल्लेख है । क्या कोई मुझे यह समझने में मदद कर …

68 regression  time-series  forecasting 

पी पर। उनके 34 PRNN ब्रायन रिप्ले टिप्पणी करते हैं कि "AIC को Aikeike (1974) ने 'एक सूचना मानदंड' के रूप में नामित किया था, हालांकि आमतौर पर ऐसा माना जाता है कि A का अर्थ Akaike है"। दरअसल, जब AIC स्टेटिस्टिक्स की शुरुआत करते हैं, Akaike (1974, p.719) बताते …

47 forecasting  model-selection  aic  bic 

मैंने हाल ही में कई पूर्वानुमान विधियों (MEAN, RWF, ETS, ARIMA और MLPs) को लागू किया और पाया कि MEAN ने आश्चर्यजनक रूप से अच्छा किया। (MEAN: जहां भविष्य की सभी भविष्यवाणियों का अवलोकन प्रेक्षित मानों के अंकगणितीय माध्य के बराबर किया गया है।) MEAN ने मेरे द्वारा उपयोग की …

37 forecasting  arima 

मैं सोच रहा था कि पूर्वानुमान और भविष्यवाणी के बीच क्या अंतर और संबंध है? विशेष रूप से समय श्रृंखला और प्रतिगमन में? उदाहरण के लिए, क्या मैं सही हूँ: टाइम सीरीज़ में, पूर्वानुमान का मतलब एक टाइम सीरीज़ के पिछले मूल्यों को देखते हुए भविष्य के मूल्यों का अनुमान …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

मेरे पास मॉडलिंग से संबंधित एक सवाल है, लघु-श्रृंखला। यह एक सवाल नहीं है कि अगर उन्हें मॉडल करना है , लेकिन कैसे। मॉडलिंग के लिए आप क्या विधि सुझाएंगे (बहुत) छोटी समय-श्रृंखला (लंबाई )? "सबसे अच्छा" से मेरा मतलब है कि यहां सबसे मजबूत एक है, जो सीमित संख्या …

35 time-series  forecasting  small-sample 

टिप्पणियाँ: सबसे पहले मैं नए tsoutliers पैकेज के लेखक को एक बड़ा धन्यवाद कहना चाहूंगा जो चेन और लियू की टाइम सीरीज़ की एकतरफा पहचान को लागू करता है जो जर्नल ऑफ़ द अमेरिकन स्टेटिस्टिकल एसोसिएशन में 1993 में ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर में प्रकाशित हुआ था ।आरआरR पैकेज समय श्रृंखला …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

मैं वेक्टर त्रुटि सुधार मॉडल ( VECM ) के बारे में उलझन में हूं । तकनीकी पृष्ठभूमि: वीईसीएम एकीकृत मल्टीवेरेट टाइम श्रृंखला के लिए वेक्टर ऑटोरेगिविव मॉडल ( वीएआर ) लागू करने की संभावना प्रदान करता है । पाठ्यपुस्तकों में वे VAR को एकीकृत समय श्रृंखला में लागू करने में …

30 time-series  forecasting  var  cointegration  vecm 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

मार्कले और स्टेयर्स (2013) लिखते हैं: औपचारिक रूप से एक उचित स्कोरिंग नियम को परिभाषित करने के लिए, चलो को एक बर्नौली परीक्षण d का एक संभावित पूर्वानुमान है, जिसमें सच्ची सफलता प्रायिकता p है । उचित स्कोरिंग नियम मेट्रिक्स हैं जिनके अपेक्षित मानों को कम किया जाता है यदि …

27 classification  forecasting  scoring-rules 

मैंने पूर्व में यूनीवेट टाइम सीरीज़ का पूर्वानुमान लगाने के लिए पूर्वानुमान प्रो का उपयोग किया है , लेकिन मैं अपने वर्कफ़्लो को आर पर स्विच कर रहा हूं। आर के लिए पूर्वानुमान पैकेज में बहुत सारे उपयोगी कार्य शामिल हैं, लेकिन एक बात यह नहीं है कि ऑटो चलाने …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

हाल ही में पूछे गए एक प्रश्न में , मुझे बताया गया था कि यह एक बड़ा "नहीं-नहीं" था, जिसमें लोट्स के साथ एक्सट्रपलेशन करना था। लेकिन, फाइवThirtyEight.com पर नैट सिल्वर के सबसे हालिया लेख में उन्होंने चुनावी भविष्यवाणियां करने के लिए शतरंज का इस्तेमाल करने पर चर्चा की। वह …

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