Statistiques et Big Data prediction

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Une '' variable significative '' qui n'améliore pas les prévisions hors échantillon - comment interpréter?

J'ai une question qui, je pense, sera assez basique pour beaucoup d'utilisateurs. J'utilise des modèles de régression linéaire pour (i) étudier la relation entre plusieurs variables explicatives et ma variable de réponse et (ii) prédire ma variable de réponse en utilisant les variables explicatives. Une variable explicative particulière X semble …

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Quelle est la différence entre fonction_décision, fonction_prédire et fonction de prédiction pour un problème de régression logistique?

J'ai parcouru la documentation sklearn mais je ne suis pas en mesure de comprendre le but de ces fonctions dans le contexte de la régression logistique. Car decision_functionil dit que c'est la distance entre l'hyperplan et l'instance de test. comment cette information particulière est-elle utile? et comment cela ne se …

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Évaluer la distribution prédictive postérieure dans la régression linéaire bayésienne

Je ne sais pas comment évaluer la distribution prédictive postérieure de la régression linéaire bayésienne, après le cas de base décrit ici à la page 3, et copié ci-dessous. p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, \sigma^2) p(\beta, \sigma^2 \mid y) Le cas de base est …

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Calcul des intervalles de prédiction lors de l'utilisation de la validation croisée

Les estimations de l'écart type sont-elles calculées via: 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 ) pour des précisions de prédiction échantillonnées à partir d'une validation croisée multipliée par 10? Je crains que la précision de la prédiction calculée entre chaque pli dépende en raison du chevauchement …

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Comment obtenir la prédiction d'une variable spécifique dans WinBUGS?

Je suis un nouvel utilisateur de WinBUGS et j'ai une question pour votre aide. Après avoir exécuté le code suivant, j'ai obtenu les paramètres de beta0through beta4(statistiques, densité), mais je ne sais pas comment obtenir la prédiction de la dernière valeur de h, que j'ai définie NApour modéliser dans le …

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R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»

Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …

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Décomposition de la variance biaisée: terme pour l'erreur de prévision quadratique attendue moins l'erreur irréductible

Hastie et al. "Les éléments de l'apprentissage statistique" (2009) considèrent un processus de génération de données avec E ( ε ) = 0 et Var ( ε ) = σ 2 ε .Oui=f(X) + εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E (ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var ( ε ) = σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Ils présentent la …

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Les résultats de la régression ont une limite supérieure inattendue

J'essaie de prédire un score d'équilibre et j'ai essayé plusieurs méthodes de régression différentes. Une chose que j'ai remarquée, c'est que les valeurs prédites semblent avoir une sorte de limite supérieure. Autrement dit, le solde réel est de , mais mes prédictions atteignent un sommet d'environ 0,8 . Le graphique …

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Validation croisée K-fold ou hold-out pour la régression de crête à l'aide de R

Je travaille sur la validation croisée de la prédiction de mes données avec 200 sujets et 1000 variables. Je suis intéressé par la régression des crêtes car le nombre de variables (que je veux utiliser) est supérieur au nombre d'échantillons. Je veux donc utiliser des estimateurs de retrait. Voici des …

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Évaluation des performances de prédiction de séries chronologiques

J'ai un modèle dynamique de Naive Bayes formé sur quelques variables temporelles. La sortie du modèle est la prédiction de P(Event) @ t+1, estimée à chacun t. L'intrigue de P(Event)versus timeest indiquée dans la figure ci-dessous. Dans cette figure, la ligne noire représente P(Event)comme prévu par mon modèle; la ligne …

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Comprendre les distributions prédictives bayésiennes

Je prends un cours d'introduction à Bayes et j'ai du mal à comprendre les distributions prédictives. Je comprends pourquoi ils sont utiles et je connais la définition, mais il y a certaines choses que je ne comprends pas très bien. 1) Comment obtenir la bonne distribution prédictive pour un vecteur …

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Prédiction avec randomForest (R) lorsque certaines entrées ont des valeurs manquantes (NA)

J'ai un randomForestmodèle de classification fine que j'aimerais utiliser dans une application qui prédit la classe d'un nouveau cas. Le nouveau cas a inévitablement des valeurs manquantes. Predict ne fonctionnera pas comme tel pour les AN. Comment dois-je faire alors? data(iris) # create first the new case with missing values …

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Comment comparer les événements observés aux événements attendus?

Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences …

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Utiliser un modèle de régression pour faire des prédictions: quand s'arrêter?

J'ai calculé un modèle de régression linéaire simple à partir de mes mesures expérimentales afin de faire des prédictions. J'ai lu que vous ne devriez pas calculer les prévisions pour les points qui s'écartent trop des données disponibles. Cependant, je n'ai trouvé aucune indication pour m'aider à savoir jusqu'où je …

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Prédire GLM poisson avec décalage

Je sais que c'est probablement une question fondamentale ... Mais je ne semble pas trouver la réponse. Je monte un GLM avec une famille Poisson, puis j'ai essayé de jeter un coup d'œil aux prédictions, mais le décalage semble être pris en considération: model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003), offset=(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson()) predict (model_glm, …

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