Questions marquées «forecasting»

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Utilisation de Holt-Winters pour la prévision en Python

[J'ai d'abord posté cette question sur Stack Overflow ici mais je n'ai reçu aucune réponse, alors j'ai pensé essayer ici. Toutes mes excuses si la rediffusion n'est pas autorisée.] J'ai essayé d'utiliser cette implémentation de l'algorithme Holt-Winters pour la prévision de séries chronologiques en...

forecasting python
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Réseaux de neurones récurrents dans R

J'ai un peu entendu parler de l'utilisation des réseaux de neurones pour prévoir les séries chronologiques , en particulier les réseaux de neurones récurrents . Je me demandais, existe-t-il un package de réseau de neurones récurrent pour R? Je n'arrive pas à en trouver un sur CRAN . Le plus proche...

r time-series forecasting neural-networks
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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...

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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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...

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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,...

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