Statystyki i duże zbiory danych aic

2

Przez ostatnie 3 lata studiowałem statystyki z wielu książek, a dzięki tej stronie wiele się nauczyłem. Niemniej jedno fundamentalne pytanie wciąż pozostaje dla mnie bez odpowiedzi. Może mieć bardzo prostą lub bardzo trudną odpowiedź, ale wiem na pewno, że wymaga dogłębnego zrozumienia statystyki. Przy dopasowywaniu modelu do danych, czy to …

15 modeling inference aic

1

Jak porównać modele na podstawie AIC?

Mamy dwa modele, które używają tej samej metody do obliczania prawdopodobieństwa logarytmicznego, a AIC dla jednego jest niższy niż drugi. Jednak ten z niższym AIC jest znacznie trudniejszy do interpretacji. Mamy problem z podjęciem decyzji, czy warto wprowadzić trudność, i oceniliśmy to na podstawie różnicy procentowej w AIC. Stwierdziliśmy, że …

15 model-selection aic

1

Czy można polecić książkę Burnhama-Andersona na temat wnioskowania wielomodelowego?

Jak wynika z niedawnej zmiany domyślnej statystyki wyboru modelu w pakiecie prognozy R z AIC na AICc, jestem ciekawy, czy ta ostatnia ma zastosowanie wszędzie tam, gdzie jest ta pierwsza. Mam w związku z tym szereg pytań i oto pierwsze. Wiem, że zamiana AIC na AICc wszędzie jest tym, co …

14 model-selection references aic

5

Dlaczego zastosowanie wyboru modelu za pomocą AIC daje mi nieistotne wartości p dla zmiennych

Mam pytania dotyczące AIC i mam nadzieję, że możesz mi pomóc. Zastosowałem wybór modelu (do tyłu lub do przodu) na podstawie AIC na moich danych. Niektóre wybrane zmienne zakończyły się wartościami p> 0,05. Wiem, że ludzie mówią, że powinniśmy wybierać modele oparte na AIC zamiast wartości p, więc wydaje się, …

14 model-selection p-value aic

2

AIC, BIC i GCV: co jest najlepsze do podejmowania decyzji w metodach regresji karnej?

Ogólnie rozumiem, że AIC zajmuje się kompromisem między dobrem dopasowania modelu a złożonością modelu. A jado= 2 k - 2 l n ( L )AIC=2k−2ln(L)AIC =2k -2ln(L) kkk = liczba parametrów w modelu L.LL = prawdopodobieństwo Bayesowskie kryterium informacyjne BIC jest ściśle powiązane z AIC. AIC karać liczbę parametrów słabiej …

14 cross-validation lasso aic ridge-regression bic

3

Prosta regresja liniowa, wartości p i AIC

Zdaję sobie sprawę, że ten temat pojawiał się wiele razy wcześniej, np. Tutaj , ale wciąż nie jestem pewien, jak najlepiej zinterpretować moje wyniki regresji. Mam bardzo prosty zestaw danych, składający się z kolumny wartości x i kolumny wartości y , podzielonych na dwie grupy według lokalizacji (loc). Punkty wyglądają …

14 regression p-value least-squares aic

2

Sprzeczne podejścia do wyboru zmiennych: AIC, wartości p czy oba?

Z tego, co rozumiem, wybór zmiennych oparty na wartościach p (przynajmniej w kontekście regresji) jest wysoce wadliwy. Wygląda na to, że wybór zmiennych oparty na AIC (lub podobny) jest przez niektórych uważany za wadliwy, chociaż wydaje się to nieco niejasne (np. Patrz moje pytanie i kilka linków na ten temat …

13 hypothesis-testing multiple-regression feature-selection model-selection aic

4

Czy modele identyfikowane przez auto.arima () są oszczędne?

Próbowałem nauczyć się i stosować modele ARIMA. Czytałem doskonały tekst na temat ARIMA autorstwa Pankratza - Prognozowanie przy użyciu Univariate Box - Jenkins Models: Concepts and Cases . W tekście autor podkreśla przede wszystkim oszczędność w wyborze modeli ARIMA. Zacząłem grać z auto.arima()funkcji w R pakietu prognozy . Oto, co …

13 time-series forecasting arima aic automatic-algorithms

1

AIC / BIC: dla ilu parametrów liczy się permutacja?

Powiedzmy, że mam problem z wyborem modelu i próbuję użyć AIC lub BIC do oceny modeli. Jest to proste w przypadku modeli, które mają pewną liczbę parametrów o wartościach rzeczywistych.kkk Co jednak, jeśli jeden z naszych modeli (na przykład model Mallowsa ) ma permutację plus niektóre parametry o wartości rzeczywistej …

13 modeling maximum-likelihood aic fitting bic

2

Wybór modelu zagnieżdżonego

Zarówno test współczynnika wiarygodności, jak i AIC są narzędziami do wyboru między dwoma modelami i oba oparte są na prawdopodobieństwie logarytmicznym. Ale dlaczego test współczynnika prawdopodobieństwa nie może być użyty do wyboru między dwoma nie zagnieżdżonymi modelami, podczas gdy AIC może?

13 aic likelihood-ratio nested-models

2

Zrozumienie AIC i kryterium Schwarz

Korzystam z modelu logistycznego. Rzeczywisty zestaw danych modelu zawiera ponad 100 zmiennych, ale wybieram zestaw danych testowych, w którym jest około 25 zmiennych. Wcześniej stworzyłem również zestaw danych, który zawierał 8–9 zmiennych. Powiedziano mi, że do porównania modelu można użyć wartości AIC i SC. Zauważyłem, że model ma wyższe wartości …

13 model-selection logistic aic

1

AIC regresji kalenicowej: stopnie swobody a liczba parametrów

Chcę obliczyć AICc modelu regresji grzbietu. Problemem jest liczba parametrów. W przypadku regresji liniowej większość osób sugeruje, że liczba parametrów jest równa liczbie szacowanych współczynników plus sigma (wariancja błędu). Jeśli chodzi o regresję grzbietu, czytam, że ślad macierzy kapelusza - stopień swobody (df) - jest po prostu używany jako liczba …

13 regression aic ridge-regression degrees-of-freedom

1

Czy można porównywać wartości AIC, o ile modele są oparte na tym samym zestawie danych?

Robię prognozowanie w R, używając pakietu prognozy Roba Hyndmana . Papier należący do paczki można znaleźć tutaj . W artykule, po wyjaśnieniu algorytmów automatycznego prognozowania, autorzy implementują algorytmy na tym samym zbiorze danych. Jednak po oszacowaniu zarówno wygładzania wykładniczego, jak i modelu ARIMA, formułują stwierdzenie, którego nie rozumiem (na stronie …

13 time-series forecasting model-selection aic

2

Czy to możliwe, że AIC i BIC dają zupełnie inne wybory modeli?

Wykonuję model regresji Poissona z 1 zmienną odpowiedzi i 6 współzmiennymi. Wybór modelu za pomocą AIC daje model ze wszystkimi zmiennymi towarzyszącymi, a także 6 warunkami interakcji. BIC daje jednak model z tylko 2 zmiennymi towarzyszącymi i bez warunków interakcji. Czy to możliwe, że dwa kryteria, które wyglądają bardzo podobnie, …

12 model-selection aic poisson-regression bic

1

Czy są -te przekształcenia katalogu głównego?

Mój kolega chce przeanalizować niektóre dane po przekształceniu zmiennej odpowiedzi przez podniesienie jej do potęgi (to znaczy ). i0,1251818\frac18y0,125y0,125y^{0.125} Nie czuję się z tym komfortowo, ale próbuję wyjaśnić, dlaczego. Nie mogę wymyślić żadnego mechanistycznego uzasadnienia tej transformacji. Nigdy wcześniej tego nie widziałem i martwię się, że być może podwyższa to …

12 regression data-transformation aic

Pytania otagowane jako aic