Un intervalle de prédiction (également intervalle de prévision) est un intervalle qui couvre la valeur future (ou autrement inconnue, mais * observable *) d'une variable aléatoire avec une probabilité prédéfinie.
Pour un intervalle de prédiction en régression linéaire vous utilisez encore E [ Y | x ] = ^ ß 0 + β 1 x pour générer l'intervalle. Vous l'utilisez également pour générer un intervalle de confiance de E [ Y | x 0 ] . Quelle est la différence entre les deux?E^[ Y| x]= β0^+...
Pour une étude de simulation , je dois générer des variables aléatoires qui montrent une corrélation prefined (population) à une variable existante .YYY J'ai examiné les Rpackages copulaet ceux CDVinequi peuvent produire des distributions multivariées aléatoires avec une structure de dépendance...
J'ai remarqué que l'intervalle de confiance pour les valeurs prédites dans une régression linéaire tend à être étroit autour de la moyenne du prédicteur et de la graisse autour des valeurs minimale et maximale du prédicteur. Ceci peut être vu dans les graphiques de ces 4 régressions linéaires: Je...
Par exemple, j'ai des données historiques sur les pertes et je calcule des quantiles extrêmes (perte potentielle ou valeur maximale probable). Les résultats obtenus servent à estimer la perte ou à la prédire? Où peut-on tracer la ligne? Je suis
Je veux obtenir un intervalle de prédiction autour d'une prédiction à partir d'un modèle lmer (). J'ai trouvé des discussions à ce sujet: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq mais ils semblent ne pas tenir compte de...
Existe-t-il une technique de bootstrap pour calculer les intervalles de prédiction pour les prédictions ponctuelles obtenues par exemple à partir d'une régression linéaire ou d'une autre méthode de régression (k-plus proche voisin, arbres de régression, etc.)? D'une certaine manière, je pense que...
Si la meilleure approximation linéaire (en utilisant les moindres carrés) de mes points de données est la ligne , comment puis-je calculer l'erreur d'approximation? Si je calcule l'écart type des différences entre les observations et les prédictions , puis-je dire plus tard qu'une valeur réelle...
Pour illustrer ma question, supposons que j'ai un ensemble de formation où l'entrée a un degré de bruit mais pas la sortie, par exemple; # 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] ici, la...
Dans l'inférence bayésienne, une distribution prédictive des données futures est dérivée en intégrant des paramètres inconnus; l'intégration sur la distribution postérieure de ces paramètres donne une distribution prédictive postérieure - une distribution pour les données futures conditionnelle à...
J'aimerais comprendre comment générer des intervalles de prédiction pour les estimations de régression logistique. On m'a conseillé de suivre les procédures décrites dans Collett's Modeling Binary Data , 2nd Ed p.98-99. Après avoir implémenté cette procédure et l'avoir comparée aux R predict.glm,...
Dans les manuels et les conférences sur YouTube, j'ai beaucoup appris sur les modèles itératifs tels que le boost, mais je n'ai jamais rien vu sur la dérivation d'un intervalle de prédiction. La validation croisée est utilisée pour les éléments suivants: Sélection des modèles: essayez différents...
Prenons l'exemple suivant: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) Cela crée un modèle de y basé sur x1 et x2, en utilisant une régression OLS. Si nous souhaitons prédire y pour un x_vec donné, nous pourrions simplement...
J'ai quelques données que j'ai ajustées en utilisant un modèle LOESS dans R, me donnant ceci: Les données ont un prédicteur et une réponse, et elles sont hétéroscédastiques. J'ai également ajouté des intervalles de confiance. Le problème est que les intervalles sont des intervalles de confiance...
La page d'aide de Prism donne l'explication suivante sur la façon dont il calcule les bandes de prédiction pour la régression non linéaire. Veuillez excuser la longue citation, mais je ne suis pas le deuxième paragraphe (qui explique comment est défini et est calculé). Toute aide serait grandement...
J'ai du mal à comprendre comment utiliser le bootstrap pour calculer les intervalles de prédiction pour un modèle de régression linéaire. Quelqu'un peut-il décrire une procédure étape par étape? J'ai cherché via google mais rien n'a vraiment de sens pour moi. Je comprends comment utiliser le...
Quelle est la formule (approximative ou exacte) d'un intervalle de prédiction pour une variable aléatoire binomiale? Supposons que , et nous observons (tiré de ). Le est connu.Y∼Binom(n,p)Y∼Binom(n,p)Y \sim \mathsf{Binom}(n, p)yyyYYYnnn Notre objectif est d'obtenir un intervalle de prédiction à 95%...
Les bandes de confiance et de prédiction autour d'une régression non linéaire sont-elles censées être symétriques autour de la droite de régression? Cela signifie qu'ils ne prennent pas la forme d'un sablier comme dans le cas des bandes pour la régression linéaire. Pourquoi donc? Voici le modèle en...
J'ai lu les nombreuses excellentes discussions sur le site concernant l'interprétation des intervalles de confiance et des intervalles de prédiction, mais un concept est encore un peu déroutant: Considérons le framework OLS et nous avons obtenu le modèle ajusté . On nous donne un et on nous a...
Je travaille avec des modèles GBM en utilisant le package caret et cherche à trouver une méthode pour résoudre les intervalles de prédiction pour mes données prédites. J'ai beaucoup cherché, mais je n'ai trouvé que quelques idées pour trouver des intervalles de prédiction pour Random Forest. Tout...
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...