Pytania otagowane jako bic

BIC to akronim Bayesian Information Criterion. BIC jest jedną z metod porównywania modeli. Zobacz także AIC


1
Wybór zmiennych a wybór modelu
Rozumiem więc, że wybór zmiennych jest częścią wyboru modelu. Ale na czym dokładnie polega wybór modelu? Czy to coś więcej niż następujące: 1) wybierz rozkład dla swojego modelu 2) wybrać zmienne objaśniające,? Pytam o to, ponieważ czytam artykuł Burnham i Anderson: AIC kontra BIC, w którym mówią o AIC i …

1
Kryteria wyboru „najlepszego” modelu w ukrytym modelu Markowa
Mam zestaw danych szeregów czasowych, do którego próbuję dopasować ukryty model Markowa (HMM) w celu oszacowania liczby stanów ukrytych w danych. Mój pseudo-kod do tego jest następujący: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Teraz, …


1
Wybór modelu Mclust
Pakiet R mclustwykorzystuje BIC jako kryterium wyboru modelu klastra. Z mojego zrozumienia, model z najniższym BIC powinien zostać wybrany w porównaniu z innymi modelami (jeśli zależy ci tylko na BIC). Jednak gdy wszystkie wartości BIC są ujemne, Mclustfunkcja domyślnie przyjmuje model o najwyższej wartości BIC. Moje ogólne zrozumienie z różnych …

2
Co to jest „Prior Information Unit”?
Czytałem Wagenmakers (2007) Praktyczne rozwiązanie wszechobecnego problemu wartości p . Intryguje mnie konwersja wartości BIC na czynniki i prawdopodobieństwa Bayesa. Jednak do tej pory nie rozumiem, czym dokładnie jest informacja o jednostce wcześniej . Byłbym wdzięczny za wyjaśnienia ze zdjęciami lub kod R do generowania zdjęć tego konkretnego przeora.

2
Czy istnieje statystyka dopasowania modelu (jak AIC lub BIC), która może być używana do bezwzględnych, a nie tylko względnych porównań?
Nie znam się tak dobrze na tej literaturze, więc proszę wybacz mi, jeśli jest to oczywiste pytanie. Ponieważ AIC i BIC zależą od maksymalizacji prawdopodobieństwa, wydaje się, że można ich używać jedynie do względnych porównań między zestawem modeli próbujących dopasować dany zestaw danych. Według mojego zrozumienia nie ma sensu obliczanie …

2
Dlaczego kryterium informacyjne (nieskorygowane
W modelach szeregów czasowych, takich jak ARMA-GARCH, do wyboru odpowiedniego opóźnienia lub kolejności modelu stosowane są różne kryteria informacyjne, takie jak AIC, BIC, SIC itp. Moje pytanie jest bardzo proste, dlaczego nie używamy skorygowanego aby wybrać odpowiedni model? Możemy wybrać model, który prowadzi do wyższej wartości skorygowanego . Ponieważ zarówno …

1
Uwzględnianie parametrów dyskretnych lub binarnych w kryterium informacji bayesowskiej
BIC penalizuje na podstawie liczby parametrów. Co jeśli niektóre parametry są jakimś rodzajem zmiennych binarnych? Czy liczą się one jako pełne parametry? Ale można połączyć parametry binarnych na jednej dyskretnej zmiennej przyjąć wartość w . Czy należy je liczyć jako parametrów czy jeden parametr?mmm{0,1,...,2m−1}{0,1,...,2m−1}\{0,1,...,2^m-1\}mmm
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.