Questions tagged «dynamic-regression»

我正在寻找一种动态模型来向用户推荐电影。每当用户观看电影或对电影进行评级时，建议均应更新。为了简单起见，我考虑考虑两个因素： 用户过去其他电影的评分 用户观看某些过去的电影的时间 如何建立这样的模型？学术文献对此有何建议？ 我是该领域的新手，我猜想线性再模型可以提供良好的结果，而不希望花一些复杂的方法来避免在参数估计中施加不必要的不​​确定性。但是，也许已经有了实践中常用的确定方法？

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

我已经使用dynlm包对具有多个自变量的模型进行了拟合，其中一个是因变量的滞后。 假设我对自变量有1步超前预测，如何对因变量有1步超前预测？ 这是一个例子： library(dynlm) y<-arima.sim(model=list(ar=c(.9)),n=10) #Create AR(1) dependant variable A<-rnorm(10) #Create independant variables B<-rnorm(10) C<-rnorm(10) y<-y+.5*A+.2*B-.3*C #Add relationship to independant variables data=cbind(y,A,B,C) #Fit linear model model<-dynlm(y~A+B+C+L(y,1),data=data) #Forecast A<-c(A,rnorm(1)) #Assume we already have 1-step forecasts for A,B,C B<-c(B,rnorm(1)) C<-c(C,rnorm(1)) y=window(y,end=end(y)+c(1,0),extend=TRUE) newdata<-cbind(y,A,B,C) predict(model,newdata) 这是使用dyn包的示例，该示例有效。 library(dyn) #Fit linear model model<-dyn$lm(y~A+B+C+lag(y,-1),data=data) #Forecast predict(model,newdata)the dyn …

11 r  dynamic-regression 

例如，如此处讨论的那样，当使用时间序列数据（也称为“中断时间序列”）进行干预分析时，我的一项要求是估算由于干预导致的总收益（或损失），即获得或损失的单位数（Y变量） ）。 我不完全了解如何使用R中的过滤器函数来估计干预函数，而是以蛮力的方式进行了研究，希望它能够在任何情况下都能通用。 假设给定数据 cds<- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L, 3362L, 2637L, 2524L, 2084L, 2031L, 2256L, 2401L, 3253L, 2881L, 2555L, 2585L, 3015L, 2608L, 3676L, 5763L, 4626L, 3848L, 4523L, 4186L, 4070L, 4000L, 3498L), .Dim = c(29L, 1L), .Dimnames = list( NULL, "CD"), .Tsp = c(2012, 2014.33333333333, 12), class = …

10 regression  time-series  intervention-analysis  dynamic-regression 

我想使DLM具有随时间变化的系数，即通常线性回归的扩展， yt=θ1+θ2x2yt=θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2。 我有一个预测变量（）和一个响应变量（y_t），分别是1950年至2011年的海洋和内陆年度鱼获量。我希望遵循DLM回归模型，x2x2x_2ytyty_t yt=θt,1+θt,2xtyt=θt,1+θt,2xty_t = \theta_{t,1} + \theta_{t,2}x_t 系统演化方程在哪里 θt=Gtθt−1θt=Gtθt−1\theta_t = G_t \theta_{t-1} 摘自Petris等人的“带R的动态线性模型”的第43页。 一些编码， fishdata <- read.csv("http://dl.dropbox.com/s/4w0utkqdhqribl4/fishdata.csv", header=T) x <- fishdata$marinefao y <- fishdata$inlandfao lmodel <- lm(y ~ x) summary(lmodel) plot(x, y) abline(lmodel) 显然，回归模型的时变系数在这里更为合适。我从第121页至第125页沿用他的示例，并将其应用于我自己的数据。这是示例中的代码 ############ PAGE 123 require(dlm) capm <- read.table("http://shazam.econ.ubc.ca/intro/P.txt", header=T) capm.ts <- ts(capm, …

9 r  regression  time-series  dlm  dynamic-regression 

我正在尝试针对其他变量/输入变量和自相关错误，以美元金额为结果变量建立时间序列回归预测模型。这种模型也称为动态回归模型。我需要学习如何为每个预测变量识别传递函数，并希望从您那里听到有关实现此目标的方法的信息。

9 time-series  forecasting  dynamic-regression