Questions marquées «predictive-models»

Les modèles prédictifs sont des modèles statistiques dont le but principal est de prédire de manière optimale d'autres observations d'un système, par opposition aux modèles dont le but est de tester une hypothèse particulière ou d'expliquer un phénomène mécaniquement. En tant que tels, les modèles prédictifs mettent moins l'accent sur l'interprétabilité et davantage sur la performance.

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Modèle statistique pour prédire le prochain déplacement sur le réseau uniquement en utilisant l'historique des mouvements
Est-il possible de construire un modèle statistique qui prédit le prochain mouvement dans un graphique uniquement basé sur les mouvements passés et la structure du graphique? J'ai fait un exemple pour illustrer le problème: Le temps est discret . À chaque tour, vous restez à votre nœud / sommet actuel …
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Trouvez la distribution et passez à la distribution normale
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, …
8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 
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Comment initier doucement les épidémiologistes / collègues de la santé publique à la modélisation prédictive avancée?
Issu d'une formation en sciences sociales et en épidémiologie, mes collègues ont été formés à la régression des moindres carrés, à la régression logistique et à l'analyse de survie. Ils aiment voir des intervalles de confiance à 95% et des valeurs de p avec les coefficients des paramètres, et se …
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Pourquoi un modèle statistique serait-il surchargé s'il était doté d'un énorme ensemble de données?
Mon projet actuel peut m'obliger à construire un modèle pour prédire le comportement d'un certain groupe de personnes. l'ensemble de données de formation ne contient que 6 variables (id est uniquement à des fins d'identification): id, age, income, gender, job category, monthly spend dans laquelle se monthly spendtrouve la variable …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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Prédire le vainqueur d'un match de football basé uniquement sur le résultat des matchs précédents entre les deux équipes
Je suis un grand fan de football et je m'intéresse aussi à l'apprentissage automatique. En tant que projet pour mon cours de ML, j'essaie de construire un modèle qui prédirait les chances de gagner pour l'équipe à domicile, étant donné les noms de l'équipe à domicile et à l'extérieur. (Je …
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Imputation avec des forêts aléatoires
J'ai deux questions sur l'utilisation de la forêt aléatoire (spécifiquement randomForest dans R) pour l'imputation des valeurs manquantes (dans l'espace des prédicteurs). 1) Comment fonctionne l'algorithme d'imputation - en particulier comment et pourquoi l'étiquette de classe est-elle requise pour l'imputation? la matrice de proximité qui sert à pondérer la valeur …
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Test post hoc dans une conception mixte 2x3 ANOVA utilisant SPSS?
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x time. Les deux timeet grouprésulté …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Soutenir la régression vectorielle sur les données asymétriques / à kurtosis élevé
J'utilise la régression vectorielle de support pour modéliser certaines données assez asymétriques (avec un kurtosis élevé). J'ai essayé de modéliser les données directement, mais je reçois des prédictions erronées, je pense principalement en raison de la distribution des données, qui est faussée à droite avec des queues très grasses. Je …
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Taille de l'échantillon et méthodes de validation croisée pour les modèles prédictifs de régression de Cox
J'ai une question que je voudrais poser à la communauté. On m'a récemment demandé de fournir une analyse statistique pour une étude pronostique des marqueurs tumoraux . J'ai principalement utilisé ces deux références pour guider mon analyse: McShane LM et al. Rapports de recommandations pour les études pronostiques des marqueurs …
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Pourquoi un modèle de régression linéaire à interception nulle prédit-il mieux qu'un modèle avec interception?
De nombreux manuels et articles ont déclaré que l'interception ne devait pas être supprimée. Récemment, j'ai utilisé un ensemble de données d'apprentissage pour construire un modèle de régression linéaire avec ou sans interception. J'ai été surpris de constater que le modèle sans interception prédit mieux que celui avec une interception …
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