Вопросы с тегом «prediction-interval»

У меня возникли проблемы, чтобы понять, как использовать начальную загрузку для расчета интервалов прогнозирования для модели линейной регрессии. Может кто-нибудь наметить пошаговую процедуру? Я искал через Google, но на самом деле ничего не имеет смысла для меня. Я понимаю, как использовать начальную загрузку для расчета доверительных интервалов для параметров модели.

14 regression  bootstrap  prediction-interval 

Какова формула (приблизительная или точная) для интервала предсказания для биномиальной случайной величины? Предположим, что Y∼Binom(n,p)Y∼Binom(n,p)Y \sim \mathsf{Binom}(n, p) , и мы наблюдаем yyy (взятый из YYY ). nnn известно. Наша цель состоит в том, чтобы получить интервал прогнозирования на 95% для нового розыгрыша от YYY . Оценка точка np^np^n\hat{p} , …

14 confidence-interval  binomial  prediction-interval 

Предполагается, что полосы достоверности и прогнозирования вокруг нелинейной регрессии симметричны относительно линии регрессии? Это означает, что они не принимают форму песочных часов, как в случае полос для линейной регрессии. Это почему? Вот эта модель: Вот рисунок: F( х ) = ⎛⎝⎜⎜A - D1 + ( хС)В⎞⎠⎟⎟+ DF(Икс)знак равно(A-D1+(ИксС)В)+D F(x) = …

13 confidence-interval  nonlinear-regression  prediction-interval 

Я работаю с моделями GBM, используя пакет caret, и ищу способ решить интервалы прогнозирования для моих прогнозируемых данных. Я много искал, но выдвинул лишь несколько идей, чтобы найти интервалы прогнозирования для Случайного леса. Любая помощь / R код будет принята с благодарностью!

12 caret  prediction-interval  gbm 

Я прочитал много отличных обсуждений на сайте относительно интерпретации доверительных интервалов и интервалов прогнозирования, но одна концепция все еще немного озадачивает: Рассмотрим структуру OLS, и мы получили подходящую модель . Нам дали и попросили предсказать его ответ. Мы вычисляем и, в качестве бонуса, мы также предоставляем интервал прогнозирования 95% вокруг …

12 regression  confidence-interval  prediction-interval 

Мне интересно, если интервал прогнозирования и вероятный интервал оценивают одно и то же. Например, при линейной регрессии, когда вы оцениваете интервал прогнозирования подобранных значений, вы оцениваете пределов интервала, в котором вы ожидаете, что ваше значение упадет. В противоположность доверительному интервалу вы фокусируете внимание не на параметре распределения, таком как среднее …

11 bayesian  linear-model  prediction  prediction-interval  credible-interval 

У меня есть пара вопросов для прогнозирования и интервалов терпимости. Давайте сначала договоримся об определении интервалов толерантности: нам дают уровень достоверности, скажем, 90%, процент населения, подлежащего отбору, скажем, 99%, и размер выборки, скажем, 20. Распределение вероятностей известно, скажем, нормально для удобства. Теперь, учитывая вышеприведенные три числа (90%, 99% и 20) …

11 prediction  prediction-interval  tolerance-interval 

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …

11 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 

Я работаю над набором данных. После использования некоторых методов идентификации моделей я разработал модель ARIMA (0,2,1). Я использовал detectIOфункцию в пакете TSAв R, чтобы обнаружить инновационный выброс (IO) на 48-м наблюдении за моим исходным набором данных. Как включить этот выброс в мою модель, чтобы я мог использовать его для целей …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

У меня есть временной ряд (скажем, от до ), и мне нужно предсказать следующую выборку (скажем, ) с использованием модели такие как нейронная сеть или множественная линейная регрессия. В момент n у меня есть вся выборка от до , и мне нужно предсказать ; в момент времени меня есть вся …

10 time-series  prediction-interval 

Оценки стандартного отклонения рассчитываются по формуле: 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 ) для точности прогноза, взятой из 10-кратной перекрестной проверки? Я обеспокоен тем, что точность прогноза, рассчитанная между каждым разом, зависит от существенного совпадения между тренировочными наборами (хотя наборы предсказаний независимы). Любые ресурсы, которые обсуждают …

10 confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

У меня есть следующие данные, расположенные здесь . Я пытаюсь рассчитать 95% доверительный интервал для средней чистоты, когда процент углеводородов равен 1,0. В R я ввожу следующее. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 Тем не менее, как я могу получить этот результат сам? Я …

9 r  regression  confidence-interval  prediction-interval 

Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот …

9 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