При вычислении AIC, AIC=2k−2lnLAIC=2k−2lnLAIC = 2k - 2 ln L k означает «количество параметров». Но что считается параметром? Так, например, в модели y=ax+by=ax+by = ax + b A и b всегда считаются параметрами? Что если мне не важно значение перехвата, могу ли я его игнорировать или он все еще...
В небольшом наборе данных ( ), с которым я работаю, несколько переменных дают мне идеальный прогноз / разделение . Таким образом, я использую логистическую регрессию Фёрта для решения этой проблемы.n ∼ 100N~100n\sim100 Если я выберу лучшую модель по AIC или BIC , должен ли я включить штрафной штраф...
Скажем, мы должны GLMMs mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Эти модели не являются вложенными в обычном смысле: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A + B + (1|g), data = dat) поэтому мы не можем поступить...
Прочитав книгу Галита Шмуэли «Объяснить или предсказать» (2010), я озадачен очевидным противоречием. Есть три помещения, Выбор модели на основе BIC по сравнению с BIC (конец стр. 300 - начало стр. 301): проще говоря, AIC следует использовать для выбора модели, предназначенной для прогнозирования, в...
Суть моего вопроса заключается в следующем: Пусть Y∈RnY∈RnY \in \mathbb{R}^n быть многомерной нормальной случайной величиной со средним и ковариационной матрицей . Пусть , то есть . Как сравнить AIC модели, подходящей для наблюдаемых реализаций с моделью, подходящей для наблюдаемых реализаций Z...
Этот вопрос является продолжением или попыткой прояснить возможную путаницу в отношении темы, которую я и многие другие находим немного трудной в отношении различий между AIC и BIC. В очень хорошем ответе @Dave Kellen на эту тему ( /stats//a/767/30589 ) мы читаем: Ваш вопрос подразумевает, что AIC...
Я читал бесчисленные посты на этом сайте, которые невероятно против использования пошагового выбора переменных, используя любой критерий, будь то на основе p-значений, AIC, BIC и т. Д. Я понимаю, почему эти процедуры в целом достаточно плохи для выбора переменных. вероятно, знаменитый пост Ганга...
Я просто наткнулся на «Информационный критерий Акайке» и заметил большое количество литературы по выбору моделей (кажется, существуют и такие вещи, как BIC). Почему современные методы машинного обучения не используют эти критерии выбора моделей BIC и...
(Этот вопрос может показаться, что он лучше подходит для Philosophy SE. Я надеюсь, что статистики смогут уточнить мои неправильные представления о высказываниях Бокса и Шмуэли, поэтому я публикую его здесь). Джордж Бокс (из известности ARIMA) сказал: «Все модели ошибочны, но некоторые полезны»....
Я попытался вычислить AIC линейной регрессии в R, но без использования AICфункции, например: lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 Тем не менее, AICдает другое значение: AIC(lm_mtcars) [1]...
Я изучал статистику из многих книг за последние 3 года, и благодаря этому сайту я многому научился. Тем не менее, один фундаментальный вопрос все еще остается без ответа для меня. У него может быть очень простой или очень сложный ответ, но я точно знаю, что это требует некоторого глубокого...
Мое общее понимание состоит в том, что AIC имеет дело с компромиссом между добротностью соответствия модели и сложностью модели. А яС= 2 k - 2 l n ( L )AяСзнак равно2К-2LN(L)AIC =2k -2ln(L) = количество параметров в моделиККk = вероятностьLLL Байесовский информационный критерий BIC тесно связан с...
У меня есть несколько вопросов об АПК и надеюсь, что вы мне поможете. Я применил выбор модели (назад или вперед) на основе AIC на моих данных. И некоторые из выбранных переменных оказались с p-значениями> 0,05. Я знаю, что люди говорят, что мы должны выбирать модели на основе AIC вместо...
В связи с недавним изменением статистики выбора модели по умолчанию в пакете прогноза R с AIC на AICc, мне любопытно, действительно ли последнее применимо везде, где первое. У меня есть ряд вопросов на этот счет, и вот первый. Я знаю, что заменять AIC на AICc везде - это то, что рекомендует хорошо...
И тест отношения правдоподобия, и AIC являются инструментами выбора между двумя моделями, и обе основаны на логарифмическом правдоподобии. Но почему тест отношения правдоподобия нельзя использовать для выбора между двумя не вложенными моделями, в то время как AIC...
Я управляю логистической моделью. Фактический набор данных модели содержит более 100 переменных, но я выбираю набор тестовых данных, в котором имеется около 25 переменных. До этого я также сделал набор данных, который имел 8-9 переменных. Мне говорят, что значения AIC и SC можно использовать для...
Я пытался изучить и применить модели ARIMA. Я читал превосходный текст об ARIMA от Панкраца - Прогнозирование с помощью однофакторной рамки - Модели Дженкинса: концепции и случаи . В тексте автор особо подчеркивает принцип скупости при выборе моделей ARIMA. Я начал играть с auto.arima()функцией в R...
Я делаю некоторые прогнозы в R, используя пакет прогнозов Роба Хиндмана . Бумага, принадлежащая упаковке, может быть найдена здесь . В статье после объяснения алгоритмов автоматического прогнозирования авторы реализуют алгоритмы на одном и том же наборе данных. Однако, после оценки как...
Допустим, у меня проблема с выбором модели, и я пытаюсь использовать AIC или BIC для оценки моделей. Это просто для моделей, которые имеют некоторое число вещественных параметров.kkk Однако что, если одна из наших моделей (например, модель Мэллова ) имеет перестановку плюс некоторые...
Я хочу рассчитать AICc модели регрессии гребня. Проблема в количестве параметров. Для линейной регрессии большинство людей предполагают, что число параметров равно количеству оценочных коэффициентов плюс сигма (дисперсия ошибки). Когда дело доходит до регрессии гребня, я читал, что след матрицы...