| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
Η προγνωστική μοντελοποίηση (αγγλικά: pred … Η προγνωστική μοντελοποίηση (αγγλικά: predictive modelling) χρησιμοποιεί στατιστικά στοιχεία με σκοπό την πρόβλεψη αποτελεσμάτων. Η προγνωστική μοντελοποίηση είναι μια μορφή τεχνολογίας εξόρυξης δεδομένων, η οποία αναλύοντας ιστορικά και τρέχοντα δεδομένα δημιουργεί ένα μοντέλο που βοηθά στην πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων. Στην προγνωστική μοντελοποίηση, συλλέγονται δεδομένα, διαμορφώνεται ένα στατιστικό μοντέλο, γίνονται προβλέψεις και το μοντέλο επικυρώνεται (ή αναθεωρείται) καθώς διατίθενται επιπλέον δεδομένα.Η μέθοδος της προγνωστικής μοντελοποίησης χρησιμοποιείται συνήθως για την πρόβλεψη μελλοντικών συμπεριφορών, όμως εφαρμόζεται επίσης σε οποιονδήποτε τύπο άγνωστου συμβάντος, ανεξάρτητα από το πότε συνέβη. Για παράδειγμα, τα μοντέλα πρόβλεψης χρησιμοποιούνται συχνά για την εξιχνίαση εγκλημάτων και τον εντοπισμό υπόπτων, μετά το έγκλημα.αι τον εντοπισμό υπόπτων, μετά το έγκλημα.
, Predictive modelling uses statistics to pr … Predictive modelling uses statistics to predict outcomes. Most often the event one wants to predict is in the future, but predictive modelling can be applied to any type of unknown event, regardless of when it occurred. For example, predictive models are often used to detect crimes and identify suspects, after the crime has taken place. In many cases the model is chosen on the basis of detection theory to try to guess the probability of an outcome given a set amount of input data, for example given an email determining how likely that it is spam. Models can use one or more classifiers in trying to determine the probability of a set of data belonging to another set. For example, a model might be used to determine whether an email is spam or "ham" (non-spam). Depending on definitional boundaries, predictive modelling is synonymous with, or largely overlapping with, the field of machine learning, as it is more commonly referred to in academic or research and development contexts. When deployed commercially, predictive modelling is often referred to as predictive analytics. Predictive modelling is often contrasted with causal modelling/analysis. In the former, one may be entirely satisfied to make use of indicators of, or proxies for, the outcome of interest. In the latter, one seeks to determine true cause-and-effect relationships. This distinction has given rise to a burgeoning literature in the fields of research methods and statistics and to the common statement that "correlation does not imply causation".at "correlation does not imply causation".
, Передбачувальне моделювання (англ. predict … Передбачувальне моделювання (англ. predictive modelling) використовує статистику для передбачування наслідків. Найчастіше подія, яку хочуть передбачити, перебуває в майбутньому, але передбачувальне моделювання можливо застосовувати до будь-якого типу невідомої події, незалежно від того, коли вона сталася. Наприклад, передбачувальні моделі часто використовують для виявляння злочинів та встановлювання підозрюваних після того, як злочин відбувся. У багатьох випадках модель обирають на основі теорії виявляння, щоби намагатися вгадувати ймовірність наслідку за заданого обсягу вхідних даних, наприклад, для заданого електронного листа визначати, наскільки правдоподібно він є . Моделі можуть використовувати один або більше класифікаторів, намагаючись визначати ймовірність приналежності набору даних до якоїсь множини. Наприклад, модель може бути використовувано для визначання того, чи є електронний лист спамом, чи не-спамом. Залежно від меж визначення, передбачувальне моделювання є синонімом, або значною мірою перетинається з галуззю машинного навчання, як її частіше називають в академічному, дослідницькому та розробницькому контекстах. При комерційному розгортанні передбачувальне моделювання часто називають . Передбачувальне моделювання часто протиставляють /аналізові. У першім може бути цілком достатньо використання індикаторів або посередників тих наслідків, які цікавлять. В другім прагнуть визначати справжні причинно-наслідкові зв'язки. Ця відмінність дала поштовх зростанню літератури в галузі дослідницьких методів та статистики, та загальне твердження, що «корелювання не означає спричинювання».що «корелювання не означає спричинювання».
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
https://www.researchgate.net/publication/259975170 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
2538775
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
16271
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1109933491
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Long_Term_Capital_Management +
, http://dbpedia.org/resource/Fitch_Ratings +
, http://dbpedia.org/resource/Calibration_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Statistical_models +
, http://dbpedia.org/resource/Lead_generator +
, http://dbpedia.org/resource/Brazilian_Journal_of_Probability_and_Statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Probability_of_default +
, http://dbpedia.org/resource/GPS +
, http://dbpedia.org/resource/Parkland_Health_&_Hospital_System +
, http://dbpedia.org/resource/MIT_Press +
, http://dbpedia.org/resource/Alan_Greenspan +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_model +
, http://dbpedia.org/resource/Email +
, http://dbpedia.org/resource/Predictive_analytics +
, http://dbpedia.org/resource/Correlation_does_not_imply_causation +
, http://dbpedia.org/resource/Semi-parametric_model +
, http://dbpedia.org/resource/Predictive_inference +
, http://dbpedia.org/resource/Prediction_interval +
, http://dbpedia.org/resource/Uplift_modelling +
, http://dbpedia.org/resource/Covariance +
, http://dbpedia.org/resource/Macroeconomic +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_learning_theory +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Statistical_classification +
, http://dbpedia.org/resource/Explanatory_variable +
, http://dbpedia.org/resource/Cambridge_University_Press +
, http://dbpedia.org/resource/United_States_Department_of_Defense +
, http://dbpedia.org/resource/Gordon_Willey +
, http://dbpedia.org/resource/Classifier_%28mathematics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Bureau_of_Land_Management +
, http://dbpedia.org/resource/Accelerometer +
, http://dbpedia.org/resource/Wall_Street +
, http://dbpedia.org/resource/Deep_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Price_spread +
, http://dbpedia.org/resource/Causal_model +
, http://dbpedia.org/resource/Collateralized_debt_obligation +
, http://dbpedia.org/resource/Customer_attrition +
, http://dbpedia.org/resource/Springer_Science%2BBusiness_Media +
, http://dbpedia.org/resource/Data_mining +
, http://dbpedia.org/resource/Archaeology +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Business_intelligence +
, http://dbpedia.org/resource/E-mail_spam +
, http://dbpedia.org/resource/Customer_relationship_management +
, http://dbpedia.org/resource/Churn_rate +
, http://dbpedia.org/resource/Cross-sell +
, http://dbpedia.org/resource/Usage-based_insurance +
, http://dbpedia.org/resource/Financial_crisis_of_2007%E2%80%932008 +
, http://dbpedia.org/resource/Receiver_Operating_Characteristic +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Unknown_unknown +
, http://dbpedia.org/resource/Parametric_model +
, http://dbpedia.org/resource/Vir%C3%BA_Valley +
, http://dbpedia.org/resource/Predictive_methods_for_surgery_duration +
, http://dbpedia.org/resource/Non-parametric_models +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_Science +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Predictive_analytics +
, http://dbpedia.org/resource/Detection_theory +
, http://dbpedia.org/resource/S&P +
, http://dbpedia.org/resource/Nobel_Memorial_Prize_in_Economic_Sciences +
, http://dbpedia.org/resource/Federal_Reserve +
, http://dbpedia.org/resource/Moody%27s +
, http://dbpedia.org/resource/Vehicle_insurance +
, http://dbpedia.org/resource/Upselling +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:POV_check +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Citation_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Citation +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Business_intelligence +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Statistical_models +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Predictive_analytics +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Statistical_classification +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_modelling?oldid=1109933491&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_modelling +
|
| owl:sameAs |
http://rdf.freebase.com/ns/m.07ls8_ +
, https://global.dbpedia.org/id/4tjCS +
, http://yago-knowledge.org/resource/Predictive_modelling +
, http://www.wikidata.org/entity/Q7239673 +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B1%D0%B0%D1%87%D1%83%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8E%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F +
, http://el.dbpedia.org/resource/%CE%A0%CF%81%CE%BF%CE%B3%CE%BD%CF%89%CF%83%CF%84%CE%B9%CE%BA%CE%AE_%CE%BC%CE%BF%CE%BD%CF%84%CE%B5%CE%BB%CE%BF%CF%80%CE%BF%CE%AF%CE%B7%CF%83%CE%B7 +
, http://dbpedia.org/resource/Predictive_modelling +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/Whole100003553 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Person100007846 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Worker109632518 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Assistant109815790 +
, http://dbpedia.org/class/yago/CausalAgent100007347 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatStatisticalModels +
, http://dbpedia.org/class/yago/PhysicalEntity100001930 +
, http://dbpedia.org/class/yago/LivingThing100004258 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Organism100004475 +
, http://dbpedia.org/class/yago/YagoLegalActorGeo +
, http://dbpedia.org/class/yago/YagoLegalActor +
, http://dbpedia.org/class/yago/Model110324560 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Object100002684 +
|
| rdfs:comment |
Η προγνωστική μοντελοποίηση (αγγλικά: pred … Η προγνωστική μοντελοποίηση (αγγλικά: predictive modelling) χρησιμοποιεί στατιστικά στοιχεία με σκοπό την πρόβλεψη αποτελεσμάτων. Η προγνωστική μοντελοποίηση είναι μια μορφή τεχνολογίας εξόρυξης δεδομένων, η οποία αναλύοντας ιστορικά και τρέχοντα δεδομένα δημιουργεί ένα μοντέλο που βοηθά στην πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων. Στην προγνωστική μοντελοποίηση, συλλέγονται δεδομένα, διαμορφώνεται ένα στατιστικό μοντέλο, γίνονται προβλέψεις και το μοντέλο επικυρώνεται (ή αναθεωρείται) καθώς διατίθενται επιπλέον δεδομένα.Η μέθοδος της προγνωστικής μοντελοποίησης χρησιμοποιείται συνήθως για την πρόβλεψη μελλοντικών συμπεριφορών, όμως εφαρμόζεται επίσης σε οποιονδήποτε τύπο άγνωστου συμβάντος, ανεξάρτητα από το πότε συνέβη. Για παράδειγμα, τα μοντέλα πρόβλεψης χρησιμοποιούνται συχνά για την εξιόβλεψης χρησιμοποιούνται συχνά για την εξι
, Predictive modelling uses statistics to pr … Predictive modelling uses statistics to predict outcomes. Most often the event one wants to predict is in the future, but predictive modelling can be applied to any type of unknown event, regardless of when it occurred. For example, predictive models are often used to detect crimes and identify suspects, after the crime has taken place. In many cases the model is chosen on the basis of detection theory to try to guess the probability of an outcome given a set amount of input data, for example given an email determining how likely that it is spam.il determining how likely that it is spam.
, Передбачувальне моделювання (англ. predict … Передбачувальне моделювання (англ. predictive modelling) використовує статистику для передбачування наслідків. Найчастіше подія, яку хочуть передбачити, перебуває в майбутньому, але передбачувальне моделювання можливо застосовувати до будь-якого типу невідомої події, незалежно від того, коли вона сталася. Наприклад, передбачувальні моделі часто використовують для виявляння злочинів та встановлювання підозрюваних після того, як злочин відбувся.дозрюваних після того, як злочин відбувся.
|
| rdfs:label |
Передбачувальне моделювання
, Προγνωστική μοντελοποίηση
, Predictive modelling
|
