Come Correggere L’errore Di Previsione In Un Semplice Passaggio

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Se stai diventando un codice di errore di previsione in un passaggio, l’articolo di oggi è qui per aiutarti davvero.Le previsioni in un passaggio vengono calcolate in sequenza e corrispondono a ciascun punto dati utilizzando il nostro livello e gli stati di tendenza calcolati in relazione al punto corrente e agli stati dell’anno per il periodo di mercato della carriera più recente. L’errore di previsione è corretto sottraendo il valore di previsione al punto precedente dal valore osservato nel punto effettivo.

Descrizione

Calcola gli errori dell’ultimo predittore in un passaggio i per individuare bsts Modello.

Utilizzo

bsts.prediction.errors(bsts.object,                       Intersezioni equivale a NULL,                       Burn implica SuggestBurn(.1, bsts.object),                       standardizzare = FALSO)

Argomenti

errore di previsione di un concetto

Crocevia

Cos’è spesso l’errore di previsione nell’apprendimento dell’ingranaggio?

Nei test di regressione, è una cifra della capacità di un individuo di prevedere le differenze nelle risposte. Nella classificazione (apprendimento automatico), è la tua misura di come i modelli sciolti coordinano il tipo corretto.

Sequenza crescente tra interi da 1 a Il numero di problemi di temporizzazione attraverso i dati di addestramento relativi a bsts.object, o NULLO. Se NULL, la previsione nel campione opera in un solo passaggio Errori come l’oggetto bsts possono essere espansi e restituiti. Un altro modello viene convertito per una favolosa versione MCMC separata. per lavorare con ogni voce in “Punti tra intersezione”. Saranno dati fino a una fermata a 4 vie fornito in conformità e l’errore di previsione in un passaggio per i dati dopo Viene calcolata l’intersezione.

brucia

Un numero intero che indica il numero di versioni di MCMC da rimuovere principalmente a causa del burnout. Se masterizza 0 <=, allora non sarà assolutamente un pattern di masterizzazione rifiutato.

errore di previsione di un'attività

normalizza

Logica. Se TRUE, previsione Gli errori sono divisi all’interno di – radice quadrata da questa particolare previsione iniziale distribuzione. Se FALSE, i file non elaborati verranno effettivamente restituiti senza problemi.

Significato

Matrice degli errori di previsione frequenti con handicap. ranghi in genere la matrice corrisponde ai disegni MCMC. Le colonne corrispondono a un grande momento specifico.

Altro

Restituisce la divisione a posteriori di ogni errore di predizione in un passaggio. bsts oggetto. Gli errori sono calcolati lavorando con il nuovo filtro Kalman, e avere sicuramente un tipo di coppia.

Ciascuno degli errori del sito Web nel campione è determinato come un sottoprodotto del metodo Kalman. Puliscine uno dopo l’adattamento quando è necessario a un modello specifico. Di solito verranno scartati in bsts.object fornito in cui save.prediction.errors è VERO, questa è la vecchia scuola BstsOptions). Errore “in-campione” nella percezione che i parametri possano benissimo essere associati ai valori. i filtri Kalman funzionanti sono dati dalle loro singole distribuzioni posteriori dati dettagliati. Secondo ciò aiuterà i criteri di questa iterazione MCMC, quasi ogni “errore” è la deviazione tra la y[t] tracciata ma la sua ExpectTeaching tenendo conto dei dettagli di T-1.

Come dovresti trovare la varianza di un nuovo errore di previsione?

Se l’errore di predizione lavorato all’origine T per lo skyline h è interpretato come eT(h)=(ZT+1−ˆZT(h)), cioè quando la varianza dell’errore attraverso se stesso è σ2eT=var(ZT+1) −var ( ˆZT (Н ))).

Gli errori puri fuori campione possono essere calcolati semplicemente specificando “punti di taglio”. Disaccordo. Se i punti di interruzione sono impostati a questo punto, il nuovo MCMC separato è attivo e sta correndo al momento. Dati in alto verso il punto di intersezione. Il filtro di Kalman funziona con il resto su questo punto. i dati per trovare quelle differenze tra y[t] per il secondo di tutti i tempi, inoltre, viene fornito il prezzo di mercato atteso data se ti viene richiesto t-1, ma a seconda dei parametri di stile a cui ottenere i dati Bivio.

Link

Harvey (1990), “Previsioni, serie temporali strutturali e dati personali di Kalman”. Filtri”, University Cambridge Press.

Perché la grande differenza dell’errore di previsione d è più ampia della varianza dell’errore esatto Δ?

Tipicamente, la varianza dell’errore di guadagno tende ad essere maggiore in contrasto con la varianza delle vendite specifiche causata da altri errori di campionamento introdotti solo dai modelli di aumento quando si intende solo un favoloso sottoinsieme di dati convenzionali (Silver et al., 2002).

Durbin e Koopman (2001), “Revisione delle serie temporali dello spazio di stato”. Metodi”, Oxford University Press.

Vedi anche

bts, Aggiungi livello locale, Aggiungi LocalLinearTrend, Aggiungi trend lineare semilocale, SpikeSlabPrior, SdPrior.

Esempi

#RUN n  Dati (passeggeri aerei)  l <- log(AirPassengers)  Acciaio inossidabile tutto metallo <- AddLocalLinearTrend(list(), y)  time <- AddSeasonal(ss, y, nseasons = 12)## NON CORRERE  Soluzione <- bsts(y, state.specification = ss, niter significa 500)## NON CORRERE  Discrepanze <- bsts.prediction.errors (modello, voce significa 100) PlotDynamicDistribution ($ errore in .sample)  ## Prevedere gli errori alimentari oltre i periodi di punta 80 e 120.  problemi <- bsts.prediction.errors(modello, i punti di taglio equivalgono a c(80, 120))  standardized.errors <- bsts.prediction.errors(      modello, soglie C(80 significa 120), la normalizzazione implica VERO)  plot(model, "forecast.errors", cutpoints è uguale a c(80, 120))  str(errors) ## matrici completamente diverse con 400 (ovvero 400 - 100) righe                  Colonne ## e allunga (y)#

Sequenza crescente di numeri interi da 2 a Numero collegato a punti nei dati di allenamento di bsts.object o NULLO. Se NULL, allora la previsione nella scelta in un passaggio Gli errori dal punto bsts effettivo vengono inoltre estratti e restituiti. Il modello, se non lo è, viene corretto su ogni singola esecuzione di MCMC. è per ogni voce di nuovo in "Cutpoints". I dati prima di ogni fermata a 4 vie devono essere restituito - Complicazioni di adattamento e previsione in un passaggio per i dati più recenti l'intero incrocio viene considerato calcolato.

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