Statistiche e Big Data prediction

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Errore di previsione previsto - derivazione

Faccio fatica a capire la derivazione dell'errore di predizione previsto per sotto (ESL), in particolare sulla derivazione di 2.11 e 2.12 (condizionamento, il passo verso il minimo puntuale). Eventuali puntatori o link molto apprezzati. Di seguito sto riportando l'estratto di ESL pag. 18. Le prime due equazioni sono, in ordine, …

20 regression prediction error

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Come possiamo giudicare l'accuratezza delle previsioni di Nate Silver?

In primo luogo, dà probabilità di esiti. Quindi, ad esempio, le sue previsioni per le elezioni statunitensi sono attualmente dell'82% di Clinton contro il 18% di Trump. Ora, anche se Trump vince, come faccio a sapere che non era solo il 18% delle volte che avrebbe dovuto vincere? L'altro problema …

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Analisi elastica / cresta / lazo, e allora?

Mi sto davvero interessando alla procedura della rete elastica per la riduzione / selezione del predittore. Sembra molto potente. Ma dal punto di vista scientifico non so bene cosa fare una volta ottenuti i coefficienti. A quale domanda sto rispondendo? Queste sono le variabili che influenzano maggiormente questo risultato e …

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Come prevedere o estendere le linee di regressione in ggplot2?

Ho un frame di dati che contiene due serie temporali: le date e i numeri di versione delle versioni di Emacs e Firefox. Usando un comando ggplot2 è facile creare un grafico che usa loess (in un modo che sembra un po 'divertente, che non mi dispiace) per trasformare i …

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Qual è l'intuizione dietro i campioni scambiabili sotto l'ipotesi nulla?

I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …

15 hypothesis-testing permutation-test exchangeability r statistical-significance loess data-visualization normal-distribution pdf ggplot2 kernel-smoothing probability self-study expected-value normal-distribution prior correlation time-series regression heteroscedasticity estimation estimators fisher-information data-visualization repeated-measures binary-data panel-data mathematical-statistics coefficient-of-variation normal-distribution order-statistics regression machine-learning one-class probability estimators forecasting prediction validation finance measurement-error variance mean spatial monte-carlo data-visualization boxplot sampling uniform chi-squared goodness-of-fit probability mixture theory gaussian-mixture regression statistical-significance p-value bootstrap regression multicollinearity correlation r poisson-distribution survival regression categorical-data ordinal-data ordered-logit regression interaction time-series machine-learning forecasting cross-validation binomial multiple-comparisons simulation false-discovery-rate r clustering frequency wilcoxon-mann-whitney wilcoxon-signed-rank r svm t-test missing-data excel r numerical-integration r random-variable lme4-nlme mixed-model weighted-regression power-law errors-in-variables machine-learning classification entropy information-theory mutual-information

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Perché questa previsione delle serie storiche è "piuttosto scadente"?

Sto cercando di imparare come usare le reti neurali. Stavo leggendo questo tutorial . Dopo aver inserito una Rete Neurale su una serie temporale utilizzando il valore in per prevedere il valore in l'autore ottiene il seguente grafico, dove la linea blu è la serie storica, il verde è la …

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Un modello per dati non negativi con aggregazione agli zeri (Tweedie GLM, GLM a zero inflazione, ecc.) Può prevedere zeri esatti?

Una distribuzione Tweedie può modellare dati distorti con una massa in punti pari a zero quando il parametro (esponente nella relazione media-varianza) è compreso tra 1 e 2.ppp Allo stesso modo un modello a zero inflazione (sia continuo che discreto) può avere un gran numero di zeri. Ho difficoltà a …

15 r generalized-linear-model prediction zero-inflation tweedie-distribution

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In che modo `predict.randomForest` stima le probabilità della classe?

In che modo il randomForestpacchetto stima le probabilità della classe quando uso predict(model, data, type = "prob")? Stavo usando rangerper addestrare foreste casuali usando l' probability = Targomento per prevedere le probabilità. rangerdice nella documentazione che: Coltiva una foresta di probabilità come in Malley et al. (2012). Ho simulato alcuni …

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Modelli predittivi: le statistiche non possono forse battere l'apprendimento automatico? [chiuso]

Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 2 anni fa . Attualmente sto seguendo un programma master incentrato su statistiche / econometria. …

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Una cosa come una correlazione ponderata?

Ho alcuni dati interessanti sugli artisti musicali più popolari trasmessi in streaming divisi per posizione in circa 200 distretti congressuali. Voglio vedere se è possibile sondare una persona sulle sue preferenze musicali e determinare se "ascolta come un democratico" o "ascolta come un repubblicano". (Naturalmente questo è leggero, ma c'è …

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Come ottenere previsioni in termini di tempo di sopravvivenza da un modello di Cox PH?

Voglio sviluppare un modello di previsione (Cox PH) per la mortalità per tutte le cause in un set di dati di partecipanti di cui (quasi) tutti sono deceduti al termine del follow-up (ad es. 1 anno). Invece di prevedere il rischio assoluto di morire in un determinato momento, vorrei prevedere …

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Come prevedere una serie storica da un'altra serie temporale, se correlate

Ho cercato di risolvere questo problema per oltre un anno senza molti progressi. Fa parte di un progetto di ricerca che sto realizzando, ma lo illustrerò con un esempio di storia che ho inventato, perché l'attuale dominio del problema è un po 'confuso (eye-tracking). Sei un aereo che segue una …

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Sembra esserci molta confusione nel confronto tra l'uso di glmnetinside caretper cercare un lambda ottimale e l'utilizzo cv.glmnetper fare lo stesso compito. Sono state poste molte domande, ad esempio: Modello di classificazione train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual è il modo corretto di usare glmnet con il cursore? Convalida incrociata di `glmnet` …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

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usare le informazioni del vicino per imputare i dati o trovare off-data (in R)

Ho un set di dati con il presupposto che i vicini più vicini siano i migliori predittori. Solo un perfetto esempio di gradiente bidirezionale visualizzato- Supponiamo di avere casi in cui mancano pochi valori, possiamo facilmente prevedere in base ai vicini e alla tendenza. Matrice di dati corrispondente in R …

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Come ridimensionare nuove osservazioni per fare previsioni quando il modello è stato dotato di dati ridimensionati?

Comprendo il concetto di ridimensionamento della matrice di dati da utilizzare in un modello di regressione lineare. Ad esempio, in R potresti usare: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) La mia unica domanda è, per le nuove osservazioni per le quali voglio prevedere i valori di output, come vengono ridimensionati correttamente? Sarebbe …

13 r regression prediction scales

Domande taggate «prediction»