Интервал прогнозирования (также прогнозируемый интервал) - это интервал, который охватывает будущее (или иным образом неизвестное, но * наблюдаемое *) значение случайной величины с некоторой заранее заданной вероятностью.
Для интервала прогнозирования в линейной регрессии вы все еще используете E [ Y | х ] = ^ & beta ; 0 + β 1 х генерировать интервал. Вы также используете это, чтобы сгенерировать доверительный интервал E [ Y | х 0 ] . В чем разница между двумя?Е^[ Y| х]= β0^+ β^1ИксE^[Y|x]=β0^+β^1x\hat{E}[Y|x] =...
Для исследования моделирования я должен генерировать случайные переменные , которые показывают prefined (населения) корреляцию с существующей переменной .YYY Я посмотрел на Rпакеты copulaи CDVineкоторые могут производить случайные многомерные распределения с заданной структурой зависимостей. Однако...
Я заметил, что доверительный интервал для предсказанных значений в линейной регрессии имеет тенденцию быть узким вокруг среднего значения предиктора, а жирность - вокруг минимального и максимального значений предиктора. Это можно увидеть на графиках этих 4 линейных регрессий: Сначала я думал, что...
Например, у меня есть данные о прошлых потерях, и я рассчитываю экстремальные квантили (величина риска или вероятная максимальная потеря). Полученные результаты предназначены для оценки потерь или их прогнозирования? Где можно провести черту? Я...
Я хочу получить интервал прогнозирования вокруг прогноза из модели lmer (). Я нашел некоторое обсуждение по этому поводу: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq но они, похоже, не учитывают неопределенность случайных...
Существует ли какой-либо метод начальной загрузки для вычисления интервалов прогнозирования для точечных прогнозов, полученных, например, с помощью линейной регрессии или другого метода регрессии (k-ближайший сосед, деревья регрессии и т. Д.)? Почему-то я чувствую, что иногда предлагаемый способ...
Если наилучшим линейным приближением (с использованием наименьших квадратов) моих точек данных является линия y=mx+by=mx+by=mx+b , как я могу рассчитать ошибку аппроксимации? Если я вычислю стандартное отклонение различий между наблюдениями и предсказаниями , могу ли я потом сказать, что...
В байесовском умозаключении прогнозное распределение будущих данных получено путем интегрирования неизвестных параметров; интеграция по апостериорному распределению этих параметров дает апостериорное предиктивное распределение - распределение для будущих данных, зависящее от уже наблюдавшихся....
Чтобы проиллюстрировать мой вопрос, предположим, что у меня есть тренировочный набор, где на входе есть уровень шума, а на выходе нет, например; # 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] : [3.0]...
Я хотел бы понять, как генерировать интервалы прогнозирования для оценок логистической регрессии. Мне посоветовали следовать процедурам в Моделирующих двоичных данных Коллетта , 2-е издание, с.98-99. После реализации этой процедуры и сравнения ее с R predict.glm, я на самом деле думаю, что в этой...
В учебниках и лекциях на YouTube я много узнал об итерационных моделях, таких как бустинг, но я никогда не видел ничего о получении интервала прогнозирования. Перекрестная проверка используется для следующего: Выбор модели : попробуйте разные модели и выберите ту, которая подходит лучше всего. В...
Давайте возьмем следующий пример: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) Это создает модель y на основе x1 и x2, используя регрессию OLS. Если мы хотим предсказать y для данного x_vec, мы можем просто использовать формулу,...
У меня есть некоторые данные, которые я использовал, используя модель LOESS в R, давая мне это: Данные имеют один предиктор и один ответ, и они гетероскедастичны. Я также добавил доверительные интервалы. Проблема в том, что интервалы являются доверительными интервалами для линии, тогда как меня...
Страница справки для Prism дает следующее объяснение того, как она вычисляет полосы предсказания для нелинейной регрессии. Пожалуйста, извините за длинную цитату, но я не следую второму абзацу (который объясняет, как определяется и вычисляется d Y / d P ). Любая помощь будет принята с...
Какова формула (приблизительная или точная) для интервала предсказания для биномиальной случайной величины? Предположим, что Y∼Binom(n,p)Y∼Binom(n,p)Y \sim \mathsf{Binom}(n, p) , и мы наблюдаем yyy (взятый из YYY ). nnn известно. Наша цель состоит в том, чтобы получить интервал прогнозирования на...
У меня возникли проблемы, чтобы понять, как использовать начальную загрузку для расчета интервалов прогнозирования для модели линейной регрессии. Может кто-нибудь наметить пошаговую процедуру? Я искал через Google, но на самом деле ничего не имеет смысла для меня. Я понимаю, как использовать...
Предполагается, что полосы достоверности и прогнозирования вокруг нелинейной регрессии симметричны относительно линии регрессии? Это означает, что они не принимают форму песочных часов, как в случае полос для линейной регрессии. Это почему? Вот эта модель: Вот рисунок: F( х ) = ⎛⎝⎜⎜A - D1 + (...
Я прочитал много отличных обсуждений на сайте относительно интерпретации доверительных интервалов и интервалов прогнозирования, но одна концепция все еще немного озадачивает: Рассмотрим структуру OLS, и мы получили подходящую модель . Нам дали и попросили предсказать его ответ. Мы вычисляем и, в...
Я работаю с моделями GBM, используя пакет caret, и ищу способ решить интервалы прогнозирования для моих прогнозируемых данных. Я много искал, но выдвинул лишь несколько идей, чтобы найти интервалы прогнозирования для Случайного леса. Любая помощь / R код будет принята с...
Мне интересно, если интервал прогнозирования и вероятный интервал оценивают одно и то же. Например, при линейной регрессии, когда вы оцениваете интервал прогнозирования подобранных значений, вы оцениваете пределов интервала, в котором вы ожидаете, что ваше значение упадет. В противоположность...