Je cherche à implémenter un modèle dynamique pour recommander un film à un utilisateur. La recommandation doit être mise à jour chaque fois que l'utilisateur regarde un film ou le note. Pour faire simple, je pense à prendre en compte deux facteurs: les notes antérieures d'autres films par...
J'ai ajusté un modèle avec plusieurs variables indépendantes, dont l'une est le décalage de la variable dépendante, en utilisant le package dynlm. En supposant que j'ai des prévisions à un pas pour mes variables indépendantes, comment puis-je obtenir des prévisions à un pas pour mes variables...
Lorsque vous effectuez une analyse d'intervention avec des données de série temporelle (aka série temporelle interrompue) comme discuté ici, par exemple, une exigence que j'ai est d'estimer le gain (ou la perte) total dû à l'intervention - c'est-à-dire le nombre d'unités gagnées ou perdues (la...
J'essaie de construire un modèle de prévision de régression de séries chronologiques pour une variable de résultat, en dollars, en termes d'autres prédicteurs / variables d'entrée et d'erreurs autocorrélées. Ce type de modèle est également appelé modèle de régression dynamique. J'ai besoin...
Je veux adapter un DLM avec des coefficients variant dans le temps, c'est-à-dire une extension de la régression linéaire habituelle, .yt= θ1+ θ2X2yt=θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 J'ai un prédicteur ( ) et une variable de réponse ( y t ), des captures annuelles de poissons marins et intérieurs...
J'ai vraiment du mal à trouver comment comparer les modèles ARIMA et de régression. Je comprends comment évaluer les modèles ARIMA les uns par rapport aux autres et différents types de modèles de régression (c.-à-d. Régression vs régression dynamique avec erreurs AR) les uns contre les autres, mais...
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,...