Un intervalle de prédiction (également intervalle de prévision) est un intervalle qui couvre la valeur future (ou autrement inconnue, mais * observable *) d'une variable aléatoire avec une probabilité prédéfinie.
J'essaie de prévoir des Poissondonnées, divisées en groupes, de 1-26 months of data, selon le groupe. Des données regroupées 65% has a value of 0et 25% a value of 1. Je n'ai trouvé aucune tendance ou saisonnalité, j'ai donc commencé à tester quelques modèles stationnaires différents. Moving average (3), Moving …
J'utilise R pour effectuer une régression linéaire. J'ai vu des moyens de calculer les intervalles de prédiction, mais ceux-ci dépendent de données homoscédastiques. Existe-t-il un moyen de calculer les intervalles de prédiction avec des données hétéroscédastiques?
J'ai un énorme problème avec un problème conceptuel que j'ai trouvé. Disons qu'une entreprise a une distribution très asymétrique. Quelque chose de similaire à une exponentielle ou log-normale, mais plus extrême. Imaginez maintenant que la distribution est si asymétrique que la moyenne de la distribution est supérieure au 99% de …
J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, …
Quelqu'un sait-il comment calculer l'intervalle de prédiction pour la régression des crêtes? et quelle est sa relation avec l'intervalle de prédiction de la régression OLS?
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