Cómo Corregir El Error De Pronóstico En Un Solo Paso

La herramienta de reparación de errores de Windows más poderosa y fácil de usar

Si busca formas de obtener un código de error de predicción de un paso, el artículo de estos días está aquí para ayudarlo.Los pronósticos de un paso se calculan secuencialmente para hacer coincidir cada punto de datos usando un nivel particular y estados de tendencia calculados para su punto actual y los estados estacionales para el período periódico más reciente. El error de pronóstico se califica restando el valor de pronóstico proveniente del punto anterior del valor encontrado en el punto real.

Descripción

Calcula los errores de su propio predictor i de un paso para terminar obteniendo bsts Modelo.

Uso

bsts.predicción.errores(bsts.objeto,                       Intersecciones significa NULL,                       Grabar implica SuggestBurn(.1, bsts.object),                       estandarizar = FALSO)

Argumentos

error de predicción de un ciclo

Encrucijada

¿Qué es definitivamente el error de predicción en el aprendizaje de la lavadora?

En las pruebas de regresión, es un aspecto de la capacidad de una edición para predecir diferencias en las respuestas. En clasificación (aprendizaje automático), es una medida única de cómo los patrones sueltos corresponden al tipo correcto.

Secuencia creciente típicamente asociada con números enteros del 1 al El número de tiempos emite los datos de entrenamiento con respecto a bsts.object, o NULO. Si NULL, entonces la predicción en la muestra aquí en un solo paso Los errores como el objeto bsts se expandieron y devolvieron. Otro modelo se convierte en una buena versión separada de MCMC. hacia cada entrada en “Puntos usando Intersección”. Los datos hasta un cruce serán proporcionado durante el acuerdo, y el error de pronóstico de un paso para los datos después Se calcula la intersección.

quemar

Un número entero que indica el número de versiones de MCMC para eliminar una y otra vez debido al agotamiento. Si burn 0 <=, definitivamente ni siquiera será un patrón de grabación rechazado.

error de predicción de una medida

normalizar

Lógica. Si TRUE, pronóstico Los errores se dividen inmediatamente: la raíz cuadrada de este tipo particular de pronóstico anticipado distribución. Si FALSE, los archivos sin procesar a veces se devolverán sin problemas.

Significado

Matriz de errores de pronóstico prevalentes con hándicap. rangos la matriz exacta corresponde a los sorteos de MCMC. Las columnas corresponden a cualquier tipo de tiempo específico.

Más

Devuelve la sindicación posterior de cada error de predicción de un paso. objeto bsts. Los errores se calculan practicando el nuevo filtro de Kalman, y encontrar un tipo de pareja.

Cada uno de los errores de World Wide Web en la muestra se estima como un subproducto del método de Kalman. Limpie uno después de adaptar y un modelo específico. Constituirán desechados en bsts.object siempre que save.prediction.errors sea VERDADERO, este es el BstsOptions). Discrepancias “dentro de la muestra” en la percepción de que los parámetros incluyen valores asociados. los filtros de trabajo de Kalman están dados por sus distribuciones posteriores específicas datos detallados. De acuerdo con los criterios de esta iteración de MCMC, casi todos los “errores” son la divergencia entre el seguimiento y[t] o su ExpectTeaching teniendo en cuenta las características de T-1.

¿Cómo crees que encuentras la varianza de un error de pronóstico fabuloso?

Si el error de predicción calculado en el origen T para el horizonte h se interpreta como eT(h)=(ZT+1−ˆZT(h)), posiblemente la varianza del error en su sitio sea σ2eT=var(ZT+1)− var ( ˆZT (Н ))).

Los errores puros fuera de la muestra se pueden calcular simplemente especificando “puntos de corte”. Desacuerdo. Si se establecen puntos de interrupción en este punto, un MCMC muy separado está funcionando en este momento. Datos arriba para asistirte hasta el punto de intersección. El filtro de Kalman funciona con el resto para este punto. datos para encontrar a menudo la diferencia entre y[t] por cuarta vez, además, se da el reconocimiento esperado datos si debe tener t-1, pero dependiendo de los parámetros de estilo para obtener los datos para Cruce de caminos.

Enlaces

Harvey (1990), “Pronóstico, series temporales estructurales y nuestros propios datos de Kalman”. Filtros”, University Cambridge Press.

¿Por qué la variante del error de pronóstico d es mayor que la varianza del error real Δ?

Por lo general, la varianza del error de aumento tiende a ser mayor que la varianza del pago de ventas específicas a otros errores de muestreo introducidos por cortesía de los modelos de aumento cuando solo se encuentra un subconjunto confiable de datos convencionales (Silver et al., 2002).

Durbin y Koopman (2001), “Revisión de las series de tiempo del espacio-estado”. Métodos”, Oxford University Press.

Ver Ver también

bts, Añadir nivel local, Agregar tendencia lineal local, Agregar tendencia lineal semilocal, SpikeSlabPrior, SdPrior.

Ejemplos

#RUN no  Datos (pasajeros aéreos)  farrenheit <- log(Pasajeros Aéreos)  Metal inoxidable brillante <- AddLocalLinearTrend(list(), y)  longitud de <- AddSeasonal(ss, y, ntemporadas = 12)## NO CORRA  Solución <- bsts(y, state.specification = ss, niter informa 500)## NO CORRA  Discrepancias <- bsts.prediction.errors(modelo, entrada significa 100) PlotDynamicDistribution ($error en .sample)  ## Predicción de errores de intento más allá de los períodos pico 80 y, además, 120.  problemas <- bsts.prediction.errors(modelo, puntos de corte es igual a c(80, 120))  errores.estandarizados <- bsts.prediction.errors(      modelo, umbrales C(80 significa 120), la normalización implica VERDADERO)  plot(modelo, "pronóstico.errores", puntos de corte significa c(80, 120))  str(errors) ## matrices distintivas con 400 (es decir, 700 - 100) filas                  Columnas ## y lapso de tiempo (y)#

Secuencia creciente de números enteros de uno específico a Número de puntos en los datos de entrenamiento para lograr bsts.object o NULO. Si NULL, entonces la predicción en el grupo en un solo paso Los errores del juguete bsts real también se extraen y devuelven. El modelo, si no es así, se corrige en cada ejecución de MCMC. es para cada entrada hasta "Puntos de corte". Los datos antes de cada unión deben ser devuelto en el cual a Ajuste y error de predicción de un paso para datos más recientes se debe calcular toda la intersección.

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    Lógica. Si TRUE, pronóstico Los errores se dividen por todas las raíces cuadradas exactas de la predicción de un paso. dispersión. Si

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