Domande taggate «trend»

Un modello osservabile nei dati.

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Tendenza STL delle serie storiche usando R
Sono nuovo di R e dell'analisi delle serie storiche. Sto cercando di trovare la tendenza di lunghe (40 anni) serie temporali giornaliere di temperatura e ho cercato di approssimazioni diverse. Il primo è solo una semplice regressione lineare e il secondo è la decomposizione stagionale delle serie temporali di Loess. …
27 r  time-series  trend 
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Criteri per impostare la larghezza della finestra STL
Utilizzando Rper eseguire la decomposizione STL, s.windowcontrolla la velocità con cui il componente stagionale può cambiare. Piccoli valori consentono un cambio più rapido. L'impostazione della finestra stagionale su infinita equivale a forzare la componente stagionale su periodica (ovvero identica per anni). Le mie domande: Se ho una serie temporale mensile …
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Rilevazione di serie temporali e anomalie
Vorrei impostare un algoritmo per rilevare un'anomalia nelle serie temporali e ho intenzione di utilizzare il clustering per questo. Perché dovrei usare una matrice di distanza per il clustering e non i dati grezzi delle serie temporali ?, Per il rilevamento dell'anomalia, userò il clustering basato sulla densità, un algoritmo …
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Quando è necessario includere il ritardo della variabile dipendente in un modello di regressione e quale ritardo?
I dati che vogliamo usare come variabile dipendente si presentano così (sono i dati di conteggio). Temiamo che, poiché ha una componente ciclica e una struttura di tendenza, la regressione risulta in qualche modo distorta. Useremo una regressione binomiale negativa nel caso in cui aiuti. I dati sono un pannello …
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Come caratterizzare il cambiamento improvviso?
Questa domanda potrebbe essere troppo semplice. Per una tendenza temporale di un dato, vorrei scoprire il punto in cui si verifica un cambiamento "improvviso". Ad esempio, nella prima figura mostrata di seguito, vorrei scoprire il punto di cambiamento usando un metodo statistico. E vorrei applicare tale metodo in alcuni altri …
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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
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 
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Test statistico per verificare quando due serie temporali simili iniziano a divergere
Dal titolo vorrei sapere se esiste un test statistico che può aiutarmi a identificare una divergenza significativa tra due serie temporali simili. In particolare, osservando la figura seguente, vorrei rilevare che le serie iniziano a divergere nel tempo t1, ovvero quando la differenza tra loro inizia a essere significativa. Inoltre, …
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Confronto tra serie di serie storiche
Ho tre serie di dati di serie storiche che sto cercando di confrontare. Sono stati presi in 3 periodi separati di circa 12 giorni. Sono la media, il massimo e il minimo dei conteggi in una biblioteca del college durante le settimane delle finali. Ho dovuto significare media, massima e …
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Quale modello di apprendimento profondo può classificare categorie che non si escludono a vicenda
Esempi: ho una frase nella descrizione del lavoro: "Ingegnere senior Java nel Regno Unito". Voglio usare un modello di apprendimento profondo per prevederlo in 2 categorie: English e IT jobs. Se uso il modello di classificazione tradizionale, posso solo prevedere 1 etichetta con la softmaxfunzione all'ultimo livello. Quindi, posso usare …
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 
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Naive Bayes sta diventando più popolare? Perché?
Questo è il risultato delle tendenze di Google ottenuto per la frase "Naive Bayes" da gennaio 2004 ad aprile 2017 ( link ). Secondo questa cifra, il rapporto di ricerca di "Naive Bayes" nell'aprile 2017 è circa del 25% superiore al massimo nell'intero periodo di tempo. Ciò implica che questo …
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