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2018 | OriginalPaper | Chapter

10. Forecasting Numeric Data Using Regression Models

Author : Ivo D. Dinov

Published in: Data Science and Predictive Analytics

Publisher: Springer International Publishing

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Abstract

In the previous Chaps. 7, 8, and 9, we covered classification methods that use mathematical formalism to address everyday life prediction problems. In this Chapter, we will focus on specific model-based statistical methods providing forecasting and classification functionality. Specifically, we will (1) demonstrate the predictive power of multiple linear regression; (2) show the foundation of regression trees and model trees; and (3) examine two complementary case-studies (Baseball Players and Heart Attack).

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Literature
go back to reference Fahrmeir, L, Kneib, T, Lang, S, Marx, B. (2013) Regression: Models, Methods and Applications, Springer Science & Business Media, ISBN 3642343333, 9783642343339. Fahrmeir, L, Kneib, T, Lang, S, Marx, B. (2013) Regression: Models, Methods and Applications, Springer Science & Business Media, ISBN 3642343333, 9783642343339.
go back to reference Hyndman, RJ, Athanasopoulos, G. (2014) Forecasting: principles and practice, OTexts, ISBN 0987507109, 9780987507105. Hyndman, RJ, Athanasopoulos, G. (2014) Forecasting: principles and practice, OTexts, ISBN 0987507109, 9780987507105.
go back to reference Zhao, Y. (2012) R and Data Mining: Examples and Case Studies, Academic Press, ISBN 012397271X, 9780123972712. Zhao, Y. (2012) R and Data Mining: Examples and Case Studies, Academic Press, ISBN 012397271X, 9780123972712.
go back to reference http://wiki.socr.umich.edu/index.php/EBook#Chapter_X:_Correlation_and_Regression. http://wiki.socr.umich.edu/index.php/EBook#Chapter_X:_Correlation_and_Regression.
Metadata
Title
Forecasting Numeric Data Using Regression Models
Author
Ivo D. Dinov
Copyright Year
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-72347-1_10

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