Statistiques et Big Data prediction-interval

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Différence entre les intervalles de confiance et les intervalles de prédiction

Pour un intervalle de prédiction en régression linéaire vous utilisez encore E [ Y | x ] = ^ ß 0 + β 1 x pour générer l'intervalle. Vous l'utilisez également pour générer un intervalle de confiance de E [ Y | x 0 ] . Quelle est la différence …

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Générer une variable aléatoire avec une corrélation définie avec une ou plusieurs variables existantes

Pour une étude de simulation , je dois générer des variables aléatoires qui montrent une corrélation prefined (population) à une variable existante .YYY J'ai examiné les Rpackages copulaet ceux CDVinequi peuvent produire des distributions multivariées aléatoires avec une structure de dépendance donnée. Cependant, il n'est pas possible de fixer l'une …

71 r correlation random-variable random-generation independence assumptions random-variable unbiased-estimator regression hypothesis-testing heteroscedasticity generalized-least-squares distributions networks data-visualization sas reproducible-research philosophical time-series variance outliers quality-control mean multilevel-analysis average weighted-mean regression confidence-interval prediction-interval correlation matlab matrix data-mining maximum-likelihood r time-series survival predictive-models

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Forme de l'intervalle de confiance pour les valeurs prédites dans la régression linéaire

J'ai remarqué que l'intervalle de confiance pour les valeurs prédites dans une régression linéaire tend à être étroit autour de la moyenne du prédicteur et de la graisse autour des valeurs minimale et maximale du prédicteur. Ceci peut être vu dans les graphiques de ces 4 régressions linéaires: Je pensais …

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Quelle est la différence entre estimation et prédiction?

Par exemple, j'ai des données historiques sur les pertes et je calcule des quantiles extrêmes (perte potentielle ou valeur maximale probable). Les résultats obtenus servent à estimer la perte ou à la prédire? Où peut-on tracer la ligne? Je suis confus.

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Intervalle de prédiction pour le modèle à effets mixtes lmer () dans R

Je veux obtenir un intervalle de prédiction autour d'une prédiction à partir d'un modèle lmer (). J'ai trouvé des discussions à ce sujet: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq mais ils semblent ne pas tenir compte de l'incertitude des effets aléatoires. Voici un exemple spécifique. Je cours des poissons d'or. J'ai des données sur …

37 r mixed-model prediction prediction-interval lme4-nlme

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Intervalle de prédiction de bootstrap

Existe-t-il une technique de bootstrap pour calculer les intervalles de prédiction pour les prédictions ponctuelles obtenues par exemple à partir d'une régression linéaire ou d'une autre méthode de régression (k-plus proche voisin, arbres de régression, etc.)? D'une certaine manière, je pense que la manière parfois proposée de simplement lancer la …

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Intervalle de prédiction de régression linéaire

Si la meilleure approximation linéaire (en utilisant les moindres carrés) de mes points de données est la ligne , comment puis-je calculer l'erreur d'approximation? Si je calcule l'écart type des différences entre les observations et les prédictions , puis-je dire plus tard qu'une valeur réelle (mais non observée) appartient à …

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Comment calculer l'intervalle de prédiction pour une régression multiple OLS?

Quelle est la notation algébrique pour calculer l'intervalle de prédiction pour la régression multiple? Cela peut paraître idiot, mais j'ai du mal à trouver une notation algébrique claire de cela.

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Quelles méthodes non bayésiennes existe-t-il pour l'inférence prédictive?

Dans l'inférence bayésienne, une distribution prédictive des données futures est dérivée en intégrant des paramètres inconnus; l'intégration sur la distribution postérieure de ces paramètres donne une distribution prédictive postérieure - une distribution pour les données futures conditionnelle à celles déjà observées. Quelles sont les méthodes non bayésiennes pour l'inférence prédictive …

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Comment déterminer la confiance d'une prédiction de réseau neuronal?

Pour illustrer ma question, supposons que j'ai un ensemble de formation où l'entrée a un degré de bruit mais pas la sortie, par exemple; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] : …

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Calcul des intervalles de prédiction pour la régression logistique

J'aimerais comprendre comment générer des intervalles de prédiction pour les estimations de régression logistique. On m'a conseillé de suivre les procédures décrites dans Collett's Modeling Binary Data , 2nd Ed p.98-99. Après avoir implémenté cette procédure et l'avoir comparée aux R predict.glm, je pense en fait que ce livre montre …

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Intervalle de prédiction basé sur la validation croisée (CV)

Dans les manuels et les conférences sur YouTube, j'ai beaucoup appris sur les modèles itératifs tels que le boost, mais je n'ai jamais rien vu sur la dérivation d'un intervalle de prédiction. La validation croisée est utilisée pour les éléments suivants: Sélection des modèles: essayez différents modèles et choisissez celui …

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Obtention d'une formule pour les limites de prédiction dans un modèle linéaire (ie: intervalles de prédiction)

Prenons l'exemple suivant: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) Cela crée un modèle de y basé sur x1 et x2, en utilisant une régression OLS. Si nous souhaitons prédire y pour un x_vec donné, nous pourrions simplement utiliser la …

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Comment calculer les intervalles de prédiction pour LOESS?

J'ai quelques données que j'ai ajustées en utilisant un modèle LOESS dans R, me donnant ceci: Les données ont un prédicteur et une réponse, et elles sont hétéroscédastiques. J'ai également ajouté des intervalles de confiance. Le problème est que les intervalles sont des intervalles de confiance pour la ligne, alors …

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Comment calculer les bandes de prédiction pour la régression non linéaire?

La page d'aide de Prism donne l'explication suivante sur la façon dont il calcule les bandes de prédiction pour la régression non linéaire. Veuillez excuser la longue citation, mais je ne suis pas le deuxième paragraphe (qui explique comment est défini et est calculé). Toute aide serait grandement appréciée.G|xg|XG|xdY/dPréOui/réPdY/dP Le …

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