প্রশ্ন ট্যাগ «prediction-interval»

লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটির পূর্বাভাস অন্তরগুলি গণনা করতে কীভাবে বুটস্ট্র্যাপিং ব্যবহার করবেন তা বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে । কেউ কি ধাপে ধাপে পদ্ধতির রূপরেখা তৈরি করতে পারে? আমি গুগলের মাধ্যমে অনুসন্ধান করেছি কিন্তু কিছুই আমার কাছে সত্যিকার অর্থে আসে না। আমি বুঝতে পারি কীভাবে মডেল পরামিতিগুলির জন্য আস্থা অন্তর গণনা করার …

14 regression  bootstrap  prediction-interval 

দ্বিপদী র‌্যান্ডম ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস ব্যবধানের সূত্রটি (আনুমানিক বা সঠিক) কী? ধরে , এবং আমরা পালন Y (থেকে টানা ওয়াই )। এন পরিচিত হয়।Y∼Binom(n,p)Y∼Binom(n,p)Y \sim \mathsf{Binom}(n, p)yyyYYYnnn আমাদের লক্ষ্য হ'ল থেকে নতুন অঙ্কনের জন্য 95% পূর্বাভাস অন্তর্ভুক্তি অর্জন ।YYY বিন্দু অনুমান , যেখানে P = Ynp^np^n\hat{p} । জন্য একটি কনফিডেন্স ব্যবধান …

14 confidence-interval  binomial  prediction-interval 

একটি অ-লিনিয়ার রিগ্রেশনের আশেপাশের আত্মবিশ্বাস এবং ভবিষ্যদ্বাণী ব্যান্ডগুলি কি রিগ্রেশন লাইনের চারপাশে প্রতিসাম্য হিসাবে বিবেচিত হয়? অর্থ তারা লিনিয়ার রিগ্রেশনের জন্য ব্যান্ডগুলির ক্ষেত্রে ঘন্টা-কাচের আকারকে গ্রহণ করে না। তা কেন? মডেলটি এখানে প্রশ্ন: এখানে চিত্রটি রয়েছে: F(x)=⎛⎝⎜⎜A−D1+(xC)B⎞⎠⎟⎟+DF(x)=(A−D1+(xC)B)+D F(x) = \left(\frac{A-D}{1 + \left(\frac x C\right)^B}\right) + D এবং এখানে সমীকরণ:

13 confidence-interval  nonlinear-regression  prediction-interval 

আমি ক্যারেট প্যাকেজটি ব্যবহার করে জিবিএম মডেলগুলির সাথে কাজ করছি এবং আমার পূর্বাভাসযুক্ত ডেটার জন্য পূর্বাভাস অন্তরগুলি সমাধান করার জন্য একটি পদ্ধতি সন্ধান করছি। আমি ব্যাপক অনুসন্ধান করেছি তবে র্যান্ডম ফরেস্টের পূর্বাভাস অন্তরগুলি সন্ধান করার জন্য কয়েকটি ধারণা নিয়ে এসেছি। যে কোনও সহায়তা / আর কোডের প্রশংসা করা হবে!

12 caret  prediction-interval  gbm 

আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং পূর্বাভাস অন্তরগুলির ব্যাখ্যা সম্পর্কিত সাইটে আমি অনেক দুর্দান্ত আলোচনার মাধ্যমে পড়েছি, তবে একটি ধারণা এখনও কিছুটা বিস্মিত is ওএলএস ফ্রেমওয়ার্কটি বিবেচনা করুন এবং আমরা লাগানো মডেল পেয়েছি । আমাদের একটি এবং এর প্রতিক্রিয়া পূর্বাভাস দিতে বলেছে। আমরা গণনা করি এবং বোনাস হিসাবে আমরা আমাদের পূর্বাভাসের আশেপাশে একটি …

12 regression  confidence-interval  prediction-interval 

আমি ভাবছি যদি ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবধান এবং বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান একই জিনিসটি মূল্যায়ন করে। লিনিয়ার রিগ্রেশন সহ উদাহরণস্বরূপ, আপনি যখন কোনও উপযুক্ত মানগুলির পূর্বাভাস ব্যবধানটি অনুমান করেন, আপনি আপনার ব্যবধানের সীমাটি অনুমান করেন যেখানে আপনি নিজের মানটি কমবে বলে আশা করছেন। একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের বিপরীতে, আপনি কোনও গড় মূল্য হিসাবে কোনও বিতরণ …

11 bayesian  linear-model  prediction  prediction-interval  credible-interval 

পূর্বাভাস এবং সহনশীলতার ব্যবধানগুলির জন্য আমার কাছে বেশ কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে। আসুন প্রথমে সহনশীলতার ব্যবধানগুলির সংজ্ঞাটির সাথে একমত হন: আমাদের একটি আত্মবিশ্বাসের স্তর দেওয়া হয়, 90% বলে, জনসংখ্যার শতকরা হার ধরতে, 99% বলে, এবং একটি নমুনা আকার বলে, 20 বলে। সম্ভাবনা বন্টন জানা যায়, স্বাভাবিক বলে সুবিধার জন্য. এখন, তিন …

11 prediction  prediction-interval  tolerance-interval 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

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 

আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। কিছু মডেল সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করার পরে, আমি একটি আরিমা (0,2,1) মডেল নিয়ে এসেছি। আমি আমার মূল ডেটা সেটটির 48 তম পর্যবেক্ষণে একটি উদ্ভাবনী আউটলেটর (আইও) সনাক্ত করতে detectIOপ্যাকেজে প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি।TSA আমি কীভাবে এই আউটলেটটিকে আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করব যাতে আমি …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

আমার একটি টাইম সিরিজ রয়েছে (আসুন এক্স1এক্স1X_1 থেকে ) এবং আমার পরবর্তী নমুনার পূর্বাভাস করতে হবে ( ) ব্যবহার করে বলুন মডেল যেমন নিউরাল নেটওয়ার্ক, বা একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন। সময় এন, আমার কাছে থেকে X_n পর্যন্ত সমস্ত নমুনা রয়েছে এবং X_ {n + 1} পূর্বাভাস দেওয়া দরকার ; এন +1 …

10 time-series  prediction-interval 

এর মাধ্যমে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি অনুমানগুলি গণনা করা হয়: 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.wikedia.org/wiki/S স্ট্যান্ডার্ড_ডিভিয়েশন# নমুনা_ স্ট্যান্ডার্ড_ডিয়েশন ) পূর্বাভাস নির্ভুলতার জন্য 10-গুণ ক্রস বৈধতা থেকে নমুনা? আমি উদ্বিগ্ন যে প্রতিটি ভাঁজগুলির মধ্যে গণনা করা পূর্বাভাসের নির্ভুলতা নির্ভরশীল কারণ প্রশিক্ষণের সেটগুলির মধ্যে যথেষ্ট পরিমাণে ওভারল্যাপের (যদিও পূর্বাভাসের …

10 confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

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 

আমার এখানে নিম্নলিখিত ডেটা রয়েছে । হাইড্রোকার্বন শতাংশের হার 1.0 হয় যখন আমি গড় বিশুদ্ধতার উপর 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার চেষ্টা করছি। আর এ, আমি নিম্নলিখিত লিখুন। > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 যাইহোক, আমি কীভাবে এই ফলাফলটি নিজেই অর্জন করতে পারি? আমি …

9 r  regression  confidence-interval  prediction-interval 

ধরুন আমার কাছে 4 টি সম্ভাব্য ইভেন্টের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির একটি নমুনা রয়েছে: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 এবং আমার ঘটনার প্রত্যাশিত সম্ভাবনা রয়েছে: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 আমার চারটি ইভেন্টের পর্যবেক্ষণের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির যোগফলের সাথে (18) আমি …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom