Здравствуйте, я изучаю методы регрессии и прогнозирование с помощью них. Я изучил: МНК, линейную регрессию, полиномиальную и другие виды нелинейной регрессии. Также я понял, что для прогнозирования временных рядов предпочтение отдают моделям ARMA (если ряд стационарный) и ARIMA (если ряд не стационарный). Ещё обороты набирают нейронные сети, особенно рекуррентные (их часто используют для прогнозирования). Задачу регрессии можно также решать с помощью знаменитых методов SVM, Random Forest, метод k ближайший соседей и т. д. Я примерно понимаю как работает каждый из этих методов, но не понимаю какой из методов применять, когда передо мной стоит задача прогноза данных. Если линия тренда примерно линейна, то тут однозначно применять линейную регрессию. Но как быть, если передо мной множественная регрессия и по графику ничего не понятно. Есть ли какое-нибудь описание, по которому я должен понять какой метод регрессии применим для каких типов задач? Или метод определяется экспериментально? Какие ещё популярные методы регрессии часто используются для прогнозирования?

задан 10 Авг 13:17

изменен 10 Авг 13:17

1

Каждый метод имеет области применения и характеристики такие как ошибка аппроксимации, коэффициент детерминации и другие. В условиях когда сразу не понятно какой метод применять сравнивают несколько и выбирают лучший по критерию, например наибольший коэффициент детерминации.

(10 Авг 15:49) becouse
10|600 символов нужно символов осталось
Знаете, кто может ответить? Поделитесь вопросом в Twitter или ВКонтакте.

Ваш ответ

Если вы не нашли ответ, задайте вопрос.

Здравствуйте

Математика - это совместно редактируемый форум вопросов и ответов для начинающих и опытных математиков, с особенным акцентом на компьютерные науки.

Присоединяйтесь!

отмечен:

×3,220
×1,141
×7

задан
10 Авг 13:17

показан
31 раз

обновлен
10 Авг 15:49

Отслеживать вопрос

по почте:

Зарегистрировавшись, вы сможете подписаться на любые обновления

по RSS:

Ответы

Ответы и Комментарии

Дизайн сайта/логотип © «Сеть Знаний». Контент распространяется под лицензией cc by-sa 3.0 с обязательным указанием авторства.
Рейтинг@Mail.ru