forecasting पर टैग किए गए जवाब

भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी। यह [समय-श्रृंखला] के संदर्भ में [भविष्यवाणी] का एक विशेष मामला है।

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कैसे पता चलेगा कि आपकी मशीन सीखने की समस्या निराशाजनक है?
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 …

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समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए तंत्रिका नेटवर्क कैसे लागू करें?
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 …

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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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एक्सट्रपलेशन के साथ क्या गलत है?
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 …

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AIC, BIC, CIC, DIC, EIC, FIC, GIC, HIC, IIC - क्या मैं इनका उपयोग कर सकता हूं?
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 …

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क्या ARIMA को बेहतर बनाने के लिए MEAN के लिए यह असामान्य है?
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 …

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पूर्वानुमान और भविष्यवाणी के बीच अंतर?
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 …

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कम समय-श्रृंखला के लिए सर्वश्रेष्ठ विधि
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 …

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आर में tsoutliers पैकेज का उपयोग करके टाइम सीरीज़ (LS / AO / TC) में आउटलेयर का पता लगाना। समीकरण प्रारूप में आउटलेयर का प्रतिनिधित्व कैसे करें?
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 …

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वेक्टर त्रुटि सुधार मॉडल का उपयोग क्यों करें?
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 …

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आर: रैंडम फ़ॉरेस्ट NaN / Inf को "विदेशी फ़ंक्शन कॉल" त्रुटि के बावजूद NaN के डेटासेट में बंद नहीं किया गया [बंद]
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 …

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क्या स्वतंत्रता की डिग्री एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?
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 

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अनुचित स्कोरिंग नियम का उपयोग करना कब उचित है?
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 …

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ARIMA मॉडल को फिट करने से पहले लॉग टू टाइम श्रृंखला कब बदलना है
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 …

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नैट सिल्वर ने लूस के बारे में क्या कहा, इसकी व्याख्या
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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