Como Corrigir Positivamente O Erro De Previsão Em Uma Etapa Fácil

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Se você estiver recebendo um erro de previsão em uma etapa , o artigo de hoje está aqui para informá-lo.As previsões de uma etapa são determinadas sequencialmente para corresponder a cada ponto de dados, fazendo com que o nível e os estados de tendência sejam testados para o seu ponto atual e a maioria dos estados sazonais para o período sazonal mais estabelecido. O erro de previsão é calculado subtraindo o valor do dólar previsto no ponto anterior do meu valor observado no ponto natural.

Descrição

Calcula os erros relacionados a um preditor de uma etapa i retornando para obter bsts Modelo.

Uso

bsts.prediction.errors(bsts.object,                       Interseções = NULL,                       Burn implica SuggestBurn(.1, bsts.object),                       padronizar = FALSE)

Argumentos

erro de previsão de uma etapa

Encruzilhada

O que é erro de previsão no aprendizado de unidade?

Em testes de regressão, é a medida perfeita da capacidade desse modelo de prever diferenças nos resultados. Na classificação (aprendizado de máquina), também é uma medida de como os modelos soltos correspondem ao tipo correto.

Sequência crescente para fazer com inteiros de 1 a O número de consultas de tempo nos dados de treinamento em relação a bsts.object, ou NULO. Se NULL, a previsão na tentativa em uma etapa Erros como o destino bsts são expandidos e retornados. Outro modelo é convertido em relação a uma versão MCMC separada. para cada entrada durante “Pontos de Interseção”. Os dados até apenas uma interseção específica serão introduzido de acordo, e o erro de previsão de uma etapa para os dados após A interseção é realmente calculada.

queimar

Um número inteiro especificando o número de iterações MCMC a serem removidas basicamente devido ao esgotamento. Se burn 0 <=, então não será um padrão de gravação rejeitado.

um erro de previsão de marcha

normalizar

Lógica. Se TRUE, previsão Os erros são classificados em – raiz quadrada desta orientação, previsão antecipada específica dispersão. Se FALSE, os arquivos brutos podem ser retornados sem problemas.

Significado

Matriz juntamente com erros de previsão comuns com handicap. fileiras a matriz corresponde a todos os sorteios do MCMC. As colunas correspondem a um horário específico.

Mais

Retorna a distribuição traseira de cada erro de ideia de uma etapa. objeto bst. Os erros são determinados usando o novo filtro de Kalman, então tenha um tipo de par.

Cada um dos erros líquidos inteiros na amostra é sem dúvida calculado como um subproduto do método de Kalman. Limpe um depois de estabelecer um modelo específico. Eles podem muito bem ser descartados em bsts.object fornecido onde save.prediction.errors é TRUE, este é o tradicional BstsOptions). Erros “in-sample” na percepção de que especificações estão associadas a valores. os filtros de Kalman de trabalho realizados são dados pela maioria das respectivas distribuições posteriores dados detalhados. De acordo com os critérios desta iteração MCMC, quase todo “erro” é alguma diferença entre o y[t] rastreado com seu ExpectTeaching levando em consideração minhas especificidades do T-1.

Como você pode encontrar a variação vinculada a um erro de previsão?

Se o erro de previsão calculado na origem T em nome do horizonte h for interpretado considerando que eT(h)=(ZT+1−ˆZT(h)), então a variância de qualquer erro em si é σ2eT=var(ZT+1) −var ( ˆZT (Í))).

Erros puros fora da amostra podem ser registrados especificando “pontos de corte”. Desacordo. Se os pontos de interrupção forem definidos neste link, um MCMC separado estará ativo, mas também em execução no momento. Aumento de dados até o ponto de interseção. O filtro de Kalman trabalha com o relaxamento neste ponto. dados tenham a diferença entre y[t] pela segunda vez, além disso, o valor esperado é dado dados se você precisar de t-1, mas dependendo normalmente dos parâmetros de projeto para obter os detalhes até Encruzilhada.

Links

Harvey (1990), “Previsão, Séries Temporais Estruturais e Nossos Próprios Dados Kalman”. Filtros”, University Cambridge Press.

Por que inquestionavelmente a variância do erro de previsão é maior que a variância de um novo erro Δ?

Normalmente, a variância de alguns dos erros de aumento tende a ser bem maior do que a variância de vendas de mercadorias específicas devido a outros erros de amostragem cometidos pelos modelos de aumento quando basicamente um subconjunto de dados convencionais também é usado (Silver et al., 2002). .

Durbin e como resultado Koopman (2001), “Review of State-Space Time Series”. Métodos”, Oxford University Press.

Consulte Veja também

bts, Adicionar nível local, Adicionar LocalLinearTrend, Adicionar tendência de linha reta semilocal, SpikeSlabPrior, SdPrior.

Exemplos

#RUN não  Dados (passageiros aéreos)  y <- log(Passageiros Aéreos)  Aço inoxidável <- AddLocalLinearTrend(list(), y)  timeframe <- AddSeasonal(ss, y, nseasons equivale a 12)## NÃO CORRA  Solução <- bsts(y, state.specification = ss, nitro implica 500)## NÃO CORRA  Discrepâncias <- bsts.prediction.errors(modelo, entrada significa 100) PlotDynamicDistribution ($ erro em .sample)  ## Previsão de erros de amostragem além dos períodos de pico 78 e 120.  problemas <- bsts.prediction.errors(model, cutpoints = c(80, 120))  erros.standardizados <- bsts.previsão.erros(      modelo, limites C (80 representa 120), normalização = TRUE)  plot(model, "forecast.errors", pontos de corte = c(80, 120))  str(errors) ## matrizes diferentes com 100 (ou seja, 500 - 100) linhas                  Colunas ## e comprimento par (y)#

Sequência crescente de inteiros longe de 1 a Número de pontos nos dados de treinamento como bsts.object ou NULO. Se NULL, a previsão em você vê, a amostra em uma etapa Erros do próprio objeto bsts também são extraídos e, como resultado, retornados. O modelo, uma vez que não é, é corrigido em cada execução do MCMC. é para cada descoberta em "Pontos de corte". Os dados antes de cada última interseção devem ser pago para ajustes e erros de conjectura de uma etapa para dados mais recentes toda a interseção é considerada calculada.

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  • Um número inteiro deixando a coleção de versões do MCMC a serem removidas. como marca. Se burn 0 <= talvez não seja uma amostra de teste específica rejeitado.

    Lógica. Se TRUE, previsão Os erros são divididos por cada uma das raízes quadradas de uma previsão de uma etapa. dispersão. Se

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