課程說明
統計資料是你想進入的行業的驅動力嗎？ 你想成為一名市場分析師、商業智慧分析師、資料分析師還是資料科學家？
那你來對地方了！
你將從這門課學到統計資料科學和商業分析並獲得相關的 Excel 樣板！
從這 5 小時的課程，你會學到
✅瞭解統計學的基本原理
✅學習如何處理不同類型的資料
✅如何繪製不同型別的資料
✅計算中心趨勢、不對稱性和可變性的度量
✅計算相關性( correlation )和共變異數( covariance )
✅區分並處理不同類型的發行版
✅估計信賴區間( confidence intervals )
✅進行假設檢驗
✅做出資料驅動的決定
✅瞭解迴歸分析的機制
✅執行迴歸分析
✅使用和理解虛擬變數( dummy variables )
✅理解資料科學所需的概念，即使使用 Python 和 R
https://softnshare.com/statistics-for-data-science-and-business-analysis/
python信賴區間 在 [問題] 機器學習LSTM多期預測與信賴區間- 看板Python 的推薦與評價
各位好，
最近在研究時間序列模型，
主要是用SARIMAX、Prophet跟LSTM，
前兩個統計模型都知道怎做未來多期預測跟信賴區間，
例如，
SARIMAX預測未來10期之68%信賴區間:
model = SARIMAX(df.ln_price, order=(2,1,1))
result = model.fit()
forecast = result.get_forecast(steps=10)
conf = forecast.conf_int(alpha=0.32)
Prophet預測未來10期之68%信賴區間:
m = Prophet(interval_width=0.68)
m.fit(df[['ds', 'y']])
future = m.make_future_dataframe(periods=10, include_history=False)
fcst = m.predict(future)
但keras LSTM要怎做未來多期預測跟信賴區間呀？
model = Sequential()
model.add(LSTM(10, input_shape=(1, 3))) # 10 lstm neuron
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=50, batch_size=1)
接下來要怎做未來10期的預測就不會了... 信賴區間也不知道可以怎麼用出來。
麻煩大家給點方向了，謝謝。
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