Als «exponential-smoothing» getaggte Fragen

Eine grundlegende Prognosetechnik für Zeitreihendaten, optional einschließlich Trend und / oder Saisonalität, aber (normalerweise) ohne kausale Einflüsse.

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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse

Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45,...

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Holt-Winters oder ARIMA verwenden?

Meine Frage betrifft den konzeptionellen Unterschied zwischen Holt-Winters und ARIMA. Holt-Winters ist meines Wissens ein Sonderfall von ARIMA. Aber wann wird ein Algorithmus dem anderen vorgezogen? Vielleicht ist Holt-Winters inkrementell und dient daher als Inline-Algorithmus (schneller)? Ich...

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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?

Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese...

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Wie kann ein Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen am besten bewertet werden?

Was ist die beste Vorgehensweise zum Trainieren und Bewerten eines Vorhersagealgorithmus für eine Zeitreihe? Zum Lernen von Algorithmen, die im Batch-Modus trainiert werden, kann ein naiver Programmierer den Rohdatensatz [(sample, expected prediction),...]direkt an die train()Methode des...

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