原文链接:http://tecdat.cn/?p=13885 在之前的课堂上,我们已经看到了如何可视化多元回归模型(带有两个连续的解释变量)。在此,目标是使用一些协变量(例如,驾驶员的年龄和汽车的年龄)来预测保险索赔的平均成本(请注意,此处的损失 ...
原文链接:http: tecdat.cn p 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时间序列以进行分析。数据操作将由data.table程序包完成 将提及的智能电表数据读到data.table。 DT lt as.data.table read feather DT ind 使用GAM回归模型。将工作日的字符转换为整数,并使用recode包中的函数car重新编码工作日,以 ...
2019-11-26 15:42 0 319 推荐指数:
原文链接:http://tecdat.cn/?p=13885 在之前的课堂上,我们已经看到了如何可视化多元回归模型(带有两个连续的解释变量)。在此,目标是使用一些协变量(例如,驾驶员的年龄和汽车的年龄)来预测保险索赔的平均成本(请注意,此处的损失 ...
原文:http://tecdat.cn/?p=4130 每当你发现一个与时间对应的趋势时,你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择,时间序列是最普遍的分析技术之一,因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。 时间相关模型 一种直观的预测方法 ...
一、时间序列的定义 时间序列是将统一统计值按照时间发生的先后顺序来进行排列,时间序列分析的主要目的是根据已有数据对未来进行预测。一个稳定的时间序列中常常包含两个部分,那么就是:有规律的时间序列+噪声。所以,在以下的方法中,主要的目的就是去过滤噪声值,让我们的时间序列更加的有分析意义。二、时间序列 ...
转载请说明。 R语言官网:http://www.r-project.org/ R语言软件下载:http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/ 注:下载时点击 install R for the first time 下面进行一个简单的入门程序学习。 先 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=6663 此示例中,神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测都柏林市议会公民办公室的能源消耗。 每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM(或长期短期存储器网络)允许分析具有长期 ...
在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败、流失或不流失、涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策。这个时候就需要另一种回归方法进行预测 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=13839 上周在 非人寿保险课程中,我们了解了广义线性模型的理论,强调了两个重要组成部分 链接函数(这实际上是在预测模型的关键) 分布或方差函数 考虑数据集 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=14874 通常,GLM的连接函数可能比分布更重要。为了说明,考虑以下数据集,其中包含5个观察值 ...