COVID19에 대한 응답으로 의료 서비스 제공자의 여러 위치에서 직원 요구를 예측하는 고객이 있습니다. 해당 지역의 감염 수가 감소하고 (행복한 춤!) 그 결과 모델은 6 개월을 계획 할 때 음수의 간호사를 예측합니다. 그들은 바닥을 설정하고 싶습니다 (예 : 최소. 간호사 수), 이것을 할 수있는 방법이 있습니까, 아니면 다른 대안이 있습니까? 나는 아무것도 할 수 없었습니다. 감사.
@DonMcCormack 표준 시계열 플랫폼 (Analyze
편집하다:
**** 나는 당신의 질문을주의 깊게 읽지 않았습니다. 귀하가 요청한 질문에는 적용되지 않으므로 아래 정보를 무시하십시오. 예상되는 새로운 환자 수가 음수이면 이것을 읽는 사람이 선택 사항에 관심이있는 경우에는 그대로 두겠습니다.
사과,
브래디
****************************************************** **********
****************************************************** **********
또 다른 옵션은 추가 사례 대신 총 사례를 예측하도록하는 것입니다. (스크립트가 첨부 된 데이터 세트)
다음은 일반적인 로지스틱 성장과 1e6의 상위 점근선 (일반적으로 알 수 없음)이있는 차트입니다. (즉, "진실"은 최대 100 만 명이 감염 될 것입니다.)
"전체"모델은 점근선보다 예측을 수행하지만 (주로 최대 감염률 이후에 발생하는 데이터 만 모델에 포함 되었기 때문에) 실제로는 점근선이없는 것처럼 보이지 않습니다.
앞에서 언급했듯이 "새로운 사례"모델은 0 이하로 예측합니다 ... 무의미한 것입니다.
각각의 경우에 신뢰 한계 DO에는 진실이 포함됩니다. 그러나 우리는 훈련 데이터의 포인트 수에 비해 많은 포인트를 예측하고 있습니다. 이는 나쁜 예측을 생성하는 좋은 방법입니다.
건배,
브래디
