Pytania otagowane jako aic

AIC oznacza Akaike Information Criterion, która jest jedną z technik stosowanych do wyboru najlepszego modelu z klasy modeli z wykorzystaniem karanego prawdopodobieństwa. Mniejszy AIC oznacza lepszy model.

5
Jaka jest zaleta traktowania czynnika jako losowego w modelu mieszanym?
Mam problem z uznaniem korzyści oznaczania czynnika modelowego za losowy z kilku powodów. Wydaje mi się, że prawie we wszystkich przypadkach optymalnym rozwiązaniem jest traktowanie wszystkich czynników jako ustalonych. Po pierwsze, rozróżnienie między ustalonym a losowym jest dość arbitralne. Standardowe wyjaśnienie jest takie, że jeśli ktoś interesuje się konkretnymi jednostkami …

3
AIC a walidacja krzyżowa w szeregach czasowych: przypadek małej próbki
Interesuje mnie wybór modelu w ustawieniach szeregów czasowych. Dla konkretności załóżmy, że chcę wybrać model ARMA z puli modeli ARMA o różnych rzędach opóźnień. Ostatecznym celem jest prognozowanie . Wyboru modelu można dokonać za pomocą krzyżowa walidacja, stosowanie kryteriów informacyjnych (AIC, BIC), wśród innych metod. Rob J. Hyndman zapewnia sposób …

3
Interpretacja numerów AIC i BIC
Szukam przykładów, jak interpretować szacunki AIC (kryterium informacji Akaike) i BIC (kryterium informacji bayesowskiej). Czy ujemną różnicę między kodami BIC można interpretować jako późniejsze szanse jednego modelu na drugi? Jak mogę to wyrazić słowami? Na przykład BIC = -2 może sugerować, że szanse lepszego modelu na drugi model wynoszą w …

2
Jak należy porównywać i walidować modele efektów mieszanych?
Jak zwykle porównywane są (liniowe) modele efektów mieszanych? Wiem, że można zastosować testy współczynnika prawdopodobieństwa, ale to nie działa, jeśli jeden model nie jest „podzbiorem” drugiego, prawda? Czy oszacowanie modeli df jest zawsze proste? Szacowana liczba stałych efektów + liczba składników wariancji? Czy ignorujemy oszacowania efektów losowych? Co z walidacją? …

3
AIC lub wartość p: który wybrać do wyboru modelu?
Jestem zupełnie nowy w tej kwestii R, ale nie jestem pewien, który model wybrać. Zrobiłem stopniowe naprzód regresji wybranie każdej zmiennej opartej na najniższym AIC. Wymyśliłem 3 modele, które nie jestem pewien, który jest „najlepszy”. Model 1: Var1 (p=0.03) AIC=14.978 Model 2: Var1 (p=0.09) + Var2 (p=0.199) AIC = 12.543 …

1
Wybór modelu z regresją logistyczną Firtha
W małym zestawie danych ( ), z którym pracuję, kilka zmiennych daje mi idealne przewidywanie / separację . Dlatego do rozwiązania tego problemu używam regresji logistycznej Firtha .n ∼ 100n∼100n\sim100 Jeżeli wybiorę najlepszy model według AIC lub BIC , czy powinienem uwzględnić prawdopodobieństwo kary Firth przy obliczaniu tych kryteriów informacyjnych?

3
Znaczenie „liczby parametrów” w AIC
Podczas obliczania AIC AIC=2k−2lnLAIC=2k−2lnLAIC = 2k - 2 ln L k oznacza „liczbę parametrów”. Ale co liczy się jako parametr? Na przykład w modelu y=ax+by=ax+by = ax + b Czy aib są zawsze liczone jako parametry? Co jeśli nie dbam o wartość przechwytywania, czy mogę to zignorować, czy nadal się …
21 aic 


1
Paradoks w wyborze modelu (AIC, BIC, aby wyjaśnić lub przewidzieć?)
Po przeczytaniu książki Galit Shmueli „Wyjaśnić lub przewidzieć” (2010) zastanawia mnie pozorna sprzeczność. Istnieją trzy przesłanki, AIC - wybór modelu na podstawie BIC (koniec str. 300 - początek str. 301): po prostu, AIC powinien być używany do wybierania modelu przeznaczonego do przewidywania, podczas gdy BIC powinien być używany do wybierania …

1
Krokowy AIC - czy wokół tego tematu istnieją kontrowersje?
Przeczytałem niezliczoną liczbę postów na tej stronie, które są niezwykle przeciwne stosowaniu stopniowego wyboru zmiennych przy użyciu dowolnego kryterium, niezależnie od tego, czy będzie to oparte na wartościach p, AIC, BIC itp. Rozumiem, dlaczego te procedury są ogólnie dość kiepskie w doborze zmiennych. Prawdopodobnie słynny post Gunga jasno ilustruje dlaczego; …

1
Czy BIC próbuje znaleźć prawdziwy model?
To pytanie jest kontynuacją lub próbą wyjaśnienia możliwych nieporozumień dotyczących tematu, który ja i wiele innych osób uważam za nieco trudny, jeśli chodzi o różnicę między AIC i BIC. W bardzo ładnej odpowiedzi @Dave Kellen na ten temat ( /stats//a/767/30589 ) czytamy: Twoje pytanie sugeruje, że AIC i BIC próbują …




2
Obliczanie AIC „ręcznie” w R.
Próbowałem obliczyć AIC regresji liniowej w R, ale bez użycia AICfunkcji: lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 Jednak AICdaje inną wartość: AIC(lm_mtcars) [1] 190.7999 Czy ktoś mógłby mi powiedzieć, co robię źle?

Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.