原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=13885 在之前的課堂上,我們已經看到了如何可視化多元回歸模型(帶有兩個連續的解釋變量)。在此,目標是使用一些協變量(例如,駕駛員的年齡和汽車的年齡)來預測保險索賠的平均成本(請注意,此處的損失 ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 用GAM進行建模時間序列 我已經准備了一個文件,其中包含四個用電時間序列以進行分析。數據操作將由data.table程序包完成 將提及的智能電表數據讀到data.table。 DT lt as.data.table read feather DT ind 使用GAM回歸模型。將工作日的字符轉換為整數,並使用recode包中的函數car重新編碼工作日,以 ...
2019-11-26 15:42 0 319 推薦指數:
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=13885 在之前的課堂上,我們已經看到了如何可視化多元回歸模型(帶有兩個連續的解釋變量)。在此,目標是使用一些協變量(例如,駕駛員的年齡和汽車的年齡)來預測保險索賠的平均成本(請注意,此處的損失 ...
原文:http://tecdat.cn/?p=4130 每當你發現一個與時間對應的趨勢時,你就會看到一個時間序列。研究金融市場表現和天氣預報的事實上的選擇,時間序列是最普遍的分析技術之一,因為它與時間有着不可分割的關系 - 我們總是有興趣預測未來。 時間相關模型 一種直觀的預測方法 ...
一、時間序列的定義 時間序列是將統一統計值按照時間發生的先后順序來進行排列,時間序列分析的主要目的是根據已有數據對未來進行預測。一個穩定的時間序列中常常包含兩個部分,那么就是:有規律的時間序列+噪聲。所以,在以下的方法中,主要的目的就是去過濾噪聲值,讓我們的時間序列更加的有分析意義。二、時間序列 ...
轉載請說明。 R語言官網:http://www.r-project.org/ R語言軟件下載:http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/ 注:下載時點擊 install R for the first time 下面進行一個簡單的入門程序學習。 先 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=6663 此示例中,神經網絡用於使用2011年4月至2013年2月期間的數據預測都柏林市議會公民辦公室的能源消耗。 每日數據是通過總計每天提供的15分鍾間隔的消耗量來創建的。 LSTM簡介 LSTM(或長期短期存儲器網絡)允許分析具有長期 ...
在日常學習或工作中經常會使用線性回歸模型對某一事物進行預測,例如預測房價、身高、GDP、學生成績等,發現這些被預測的變量都屬於連續型變量。然而有些情況下,被預測變量可能是二元變量,即成功或失敗、流失或不流失、漲或跌等,對於這類問題,線性回歸將束手無策。這個時候就需要另一種回歸方法進行預測 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=13839 上周在 非人壽保險課程中,我們了解了廣義線性模型的理論,強調了兩個重要組成部分 鏈接函數(這實際上是在預測模型的關鍵) 分布或方差函數 考慮數據集 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=14874 通常,GLM的連接函數可能比分布更重要。為了說明,考慮以下數據集,其中包含5個觀察值 ...