我展示了如何为混合预测构建预测区间，这种预测的覆盖范围比最常用的预测区间更准确（即80％的实际观测结果确实在80％置信区间内）。 预测间隔 预报员的问题是在预测组合中使用的预测间隔。...预测间隔需要考虑模型中的不确定性，模型中参数的不确定估计（即那些参数的置信区间），以及与预测的特定点相关联的个体随机性。 介绍 结合auto.arima()并ets()，有效地进行混合预测。...为了使更方便，我创建了一个hybridf()在R中为我做这个并生成类对象的函数forecast。 ? 深灰色区域是80％预测区间，浅灰色区域是95％预测区间。...0.94 我的混合方法有在接近广告的成功率，而这两个预测区间ets()和auto.arima()不太成功。...()并auto.arima()形成的预测到期望的水平，即80％预测interval在80％的时间内包含真值，95％的预测间隔包含不到95％的时间的真值。
在机器学习和深度学习的模型训练中，过拟合和欠拟合是训练模型时常见的两种问题，它们会严重影响模型的泛化能力。一个好的训练模型，既要避免欠拟合，也要避免过拟合。...解决过拟合和欠拟合问题是机器学习中的重要任务之一，需要通过合适的调整模型结构、优化算法和数据处理方法来寻找合适的平衡点，以获得更好的泛化性能。...在损失函数中加入权重衰减项，这将鼓励模型选择较小的权重值，从而减少模型过度拟合训练数据的可能性。...我们做了以下几点来防止欠拟合：增加训练迭代次数：通过设置较高的epochs值（这里是200），我们允许模型有更多的机会去学习数据中的模式。...总结在机器学习和深度学习领域，过拟合和欠拟合是两个常见的问题，它们直接影响到模型的泛化能力。
如果希望使用最大随机效应结构来拟合模型，并且lme4获得奇异拟合，那么在贝叶斯框架中拟合相同的模型可能很好地通过检查迹线图以及各种参数的好坏来告知lme4为什么会出现问题估计收敛。...采用贝叶斯方法的优点是，这样做可能会发现原始模型的问题。 （数据不支持最大随机效应结构的原因），或者可能揭示lme4无法拟合模型的原因。 简而言之，以上两种方法都有其优点。...但是，在lmer中，当估计随机效应方差非常接近零并且（非常宽松地）数据不足以拖动时，也可以在非常简单的模型中触发该警告（或“边界（奇异）拟合”警告）。估计远离零起始值。 两种方法的正式答案大致相似。...p=14506 参考文献： 1.基于R语言的lmer混合线性回归模型 2.R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） 3.R语言线性混合效应模型实战案例 4...8.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长 9.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM
如果希望使用最大随机效应结构来拟合模型，并且lme4获得奇异拟合，那么在贝叶斯框架中拟合相同的模型可能很好地通过检查迹线图以及各种参数的好坏来告知lme4为什么会出现问题估计收敛。...采用贝叶斯方法的优点是，这样做可能会发现原始模型的问题。 （数据不支持最大随机效应结构的原因），或者可能揭示lme4无法拟合模型的原因。 简而言之，以上两种方法都有其优点。...但是，在lmer中，当估计随机效应方差非常接近零并且（非常宽松地）数据不足以拖动时，也可以在非常简单的模型中触发该警告（或“边界（奇异）拟合”警告）。估计远离零起始值。 两种方法的正式答案大致相似。...p=14506 参考文献： 1.基于R语言的lmer混合线性回归模型 2.R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） 3.R语言线性混合效应模型实战案例...8.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长 9.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM
在这一期内容中，我主要会和大家讲解时间序列数据的创建、季节性分解、指数模型与ARIMA模型。 1....创建时间序列 R语言的内置函数ts()可将数值型向量转换成R里的时间序列对象，其使用形式如下 ts(vector, start=, end=, frequency=) 这里start是指第一个观测值的时间...季节性分解 一个季节性时间序列中会包含三部分，趋势部分、季节性部分和无规则部分，我们可以在R中使用stl()函数来对时间序列进行季节性分解。...3.指数平滑模型 R语言的内置函数 HoltWinters()和“forecast”包的ets()都可以用来拟合指数模型，这里我们主要使用的是HoltWinters()函数。...ARIMA模型 ARIMA模型中文全称是自回归积分滑动平均模型（autoregressive integrated moving average），在R中我们可以使用“forecast”包的auto.arima
一．Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象、解释型免费开源高级语言。它功能强大，有活跃的社区支持和各式各样的类库，同时具备简洁、易读以及可扩展等优点，在近几年成为高人气的编程语言。...比如内存管理问题，在大样本的回归中，如使用不当就会出现内存不足的情况，但目前spark也提供了对R的支持，开发者可以使用sparkR进行大数据的计算处理。...，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法，通常用于金融领域、气象预测、市场分析领域等。...工具包里面两个很强大的工具：ets和auto.arima。...比如用ets来处理： fitets(train) accuracy(predict(fit,12),test) 或者用auto.arima处理： fitauto.arima(train) accuracy
----点击标题查阅往期内容Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测左右滑动查看更多01020304练习4找出拟合的ARIMA模型的平均绝对误差（MASE）。...滞后一期的收入变量的值。滞后两期的收入变量的值。输出该矩阵。注意：最后三列可以通过在收入变量值的向量中添加两个NA来创建，并将得到的向量作为嵌入函数的输入（维度参数等于要创建的列数）。...Garch波动率预测的区制转移交易策略金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格R语言风险价值：ARIMA，GARCH...ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计Python 用ARIMA、GARCH...交易策略R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析R语言多元Copula GARCH
p=10165 ---- 在实践中， 因子负载较低（或测量质量较差）的模型的拟合指数要好于因子负载较高的模型。...使用全局拟合指数的替代方法 MAH编写的拟合指数是全局拟合指数（以下称为GFI），它们检测所有类型的模型规格不正确。但是，正如MAH指出的那样，并非所有模型规格不正确都是有问题的。...c p = （δ / σ ）2ncp=(δ/σ)2 Ñ Ç pncpχ 2χ2δδ 遵循以下决策规则： 所有这些 在R中实现。 ...我可以解释建议的相关性吗？ 考虑x4和x8（lhs 67），高功率为.806，但MI在统计上不显着，因此我们可以得出结论，没有错误指定。...潜在变量模型中测量质量和拟合指数截止之间的棘手关系。“人格评估杂志”。
引言在机器学习模型中，过拟合和欠拟合是两种常见的问题。它们在模型训练和预测过程中扮演着重要的角色。...这意味着模型在训练数据集上学习了过多的特定细节，以至于在新的、未见过的数据上无法泛化。相反，欠拟合是指机器学习模型在训练数据上和测试数据上都表现较差的现象。...这意味着模型没有足够的学习能力来捕捉数据中的关键特征和模式。过拟合和欠拟合的影响与危害过拟合和欠拟合都会对机器学习模型的性能产生负面影响。...此外，过拟合和欠拟合还可能使模型对新数据的适应能力下降，导致在实际应用中效果不佳。因此，了解如何避免过拟合和欠拟合对于提高机器学习模型的性能至关重要。...了解过拟合和欠拟合的概念、影响、解决方法以及研究现状和发展趋势，有助于我们在实际应用中更好地应对和解决这些问题。
这篇文章主要讨论prediction（forecast，预测）问题。 即已知历史的数据，如何准确预测未来的数据。 先从简单的方法说起。给定一个时间序列，要预测下一个的值是多少，最简单的思路是什么呢？...三阶算法在二阶的假设基础上，多了一个周期性的成分。同样这个周期性成分可以是additive和multiplicative的。...例如一阶差分是把原数列每一项减去前一项的值。二阶差分是一阶差分基础上再来一次差分。这是最推荐的做法 （2）先用某种函数大致拟合原始数据，再用ARIMA处理剩余量。...确保stationary之后，下面就要确定p和q的值了。定这两个值还是要看ACF和PACF： ? 确定好p和q之后，就可以调用R里面的arime函数了。...值得一提的是，R里面有两个很强大的函数： ets 和 auto.arima。 用户什么都不需要做，这两个函数会自动挑选一个最恰当的算法去分析数据。 在R中各个算法的效果如下： ? 代码如下： ?
广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...（变数、变量、变项）协变量（covariate）：在实验的设计中，协变量是一个独立变量(解释变量)，不为实验者所操纵，但仍影响响应。...$$y = X\beta + Z\mu + \epsilon $$$\beta$ 是固定效应值；$\mu$ 是随机效应值；$\epsilon$ 是随机误差向量（拟合值和真实值的误差）；回归系数的95%...OddRatio：风险值，一般用于逻辑回归，可以通过对系数估计进行指数化来计算比值几率。比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...- 实例操作及结果解读（R、Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to
这允许你在R中直接从各种在线资源中抓取金融数据。...点击标题查阅往期相关内容 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模 左右滑动查看更多 01 02 03 04 我们可以看到，平方序列的...AAPL的日收益率没有结构性突变 该图显示，用于估计断点（BP）数量的BIC（黑线）是BIC线的最小值，所以我们可以确认没有结构性断点，因为最小值是零，即零断点。在预测时间序列时，断点非常重要。...估计 在这一节中，我们试图用auto.arima命令来拟合最佳arima模型，允许一个季节性差异和一个水平差异。 正如我们所知，{Yt}的一般ARIMA(p,d,q)。...使用平均值方程的残差来测试ARCH效应。 如果ARCH效应在统计上是显著的，就指定一个波动率模型，并对均值和波动率方程进行联合估计。 仔细检查拟合的模型，必要时对其进行改进。
这些模型不仅提高了模型的透明度，而且通过在训练过程中结合高级人类可解释的概念（如“颜色”或“形状”），培养了对系统决策的新信任感。...通过这个例子，您将更好地理解概念瓶颈如何在实践中应用，并见证它们在解决具体问题方面的有效性。...然而，标准概念瓶颈模型的主要问题是它们难以解决复杂问题！更一般地说，他们遇到了可解释人工智能中众所周知的一个众所周知的问题，称为准确性-可解释性权衡。...实际上，我们希望模型不仅能实现高任务性能，还能提供高质量的解释。不幸的是，在许多情况下，当我们追求更高的准确性时，模型提供的解释往往会在质量和忠实度上下降，反之亦然。...在视觉上，这种权衡可以表示如下： 可解释模型擅长提供高质量的解释，但难以解决具有挑战性的任务，而黑盒模型以提供脆弱和糟糕的解释为代价来实现高任务准确性。
lpSolve 包和运输问题 运输问题(transportation problem) 属于线性规划问题，可以根据模型按照线性规划的方式求解，但由于其特殊性，用常规的线性规划来求解并不是最有效的方法。...造纸厂到客户之间的单位运价如表所示，确定总运费最少的调运方案。 解：总产量等于总销量，都为48 个单位，这是一个产销平衡的运输问题。R代码及运行结果如下: ?...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样，LINGO 在解决指派问题时，也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等，比较繁琐，相比之下，R两三句代码就可以快速解决问题，较之LINGO 软件，的确方便快捷了许多。
我们希望将我们的检验应用于检测 GARCH 模型中的结构性变化，这是金融时间序列中的常见模型。据我所知，用于 GARCH 模型估计和推断（以及其他工作）的“最新技术” R 包是 fGarch。...下面是一个辅助函数，用于通过 garchFit()（在计算过程中屏蔽所有 garchFit() 的输出）来提取特定拟合的系数和标准差。...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...我之前从未怀疑或质疑过统计软件的计算结果，甚至没有考虑过这个问题。今后在处理其他统计模型的参数估计问题时，务必首先用模拟数据检验一下相关软件的结果稳健性。...回到 GARCH 模型参数估计的话题，我猜测β的不稳定性可能来自以下原因： GARCH 序列的统计性质对 α 和 β敏感，特别是 β； ω、α、β以及长期方差之间存在一个硬性的等式约束，但是在优化计算中没有体现出这种等式约束
分析师：Feier Li ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。...若序列存在特征根在单位，上或单位圆外, 则该序列是非平稳序列。 差分平稳 差分通过从当前观察值中减去先前的观察值来执行求差。...总结 应用场景: 对销售数据进行分析，以预测未来的销售状况 可以用于预测未来的气候变化，用于研究环境问题 可分析行业数据，以便预测行业的未来发展趋势和发展方向。...R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。...注意：最后三列可以通过在收入变量值的向量中添加两个NA来创建，并将得到的向量作为嵌入函数的输入（维度参数等于要创建的列数）。
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型参数的稳定性问题，结果不容乐观。...rugarch 包的使用 rugarch 包中负责估计 GARCH 模型参数的最主要函数是 ugarchfit，不过在调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象，用来固定 GARCH.... ~ parameter) print(ggp10k + ggtitle("solnp Optimization")) 相较于 β，ω 和 α 的估计值更加稳定，这一节论和之前文章中的结论大体一致，...结论 在一般大小样本量的情况下，rugarch 和 fGarch 的表现都不好，即使改变函数的最优化算法（相关代码未贴出）也于事无补。
因为无法确定物理过程的持续时间，模型和信号过程的时长无法同步。因此Markov链不是对时变信号最佳、最有效的描述。 针对以上问题，在Markov链的基础上提出了HMM。...既解决了短时信号的描述，又解决了时变模型间的转变问题。 RHmm包介绍 应用（训练样本是2007-2009年） 黑的是HMM模型的收益，红的是基准。...HMM在波动率市场中的应用 输入是：ATR（平均真实波幅）、log return 用的是depmixS4包 模型的输出并不让人满意。 HS300测试 去除数据比较少的9支，剩291支股票。...更一般来说一个模型如何改进？（一个模型包括：输入、样本筛选/过滤、拟合参数、拟合函数、模型的参数、目标函数等等等等。这么多东西需要测试， oh my god！） 改进 这里还是只讲HMM模型吧！...HMM的问题2：给定观察序列O=O1,O2,…OT以及模型λ,如何选择一个对应的状态序列S = q1,q2,…qT，使得S能够最为合理的解释观察序列O？
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