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...
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...
Powiedzmy, że mamy GLMM mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Te modele nie są zagnieżdżone w zwykłym sensie: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A + B + (1|g), data = dat) więc nie możemy zrobić tego,...
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...
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...
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...
Istota mojego pytania brzmi: Niech będzie wielowymiarową normalną zmienną losową ze średnią i macierzą kowariancji . Niech , tj. . Jak porównać AIC modelu dopasowanego do obserwowanych realizacji z modelem dopasowanym do obserwowanych realizacji ? μ Σ Z : = log ( Y ) Z i = log ( Y i ) , i ∈ { 1...
Właśnie natknąłem się na „kryterium informacyjne Akaike” i zauważyłem dużą ilość literatury na temat wyboru modelu (wydaje się, że istnieją również takie rzeczy jak BIC). Dlaczego współczesne metody uczenia maszynowego nie wykorzystują kryteriów wyboru modeli BIC i...
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...
(To pytanie może wydawać się bardziej odpowiednie dla filozofii SE. Mam nadzieję, że statystycy mogą wyjaśnić moje nieporozumienia na temat wypowiedzi Boxa i Shmueli, dlatego zamieszczam je tutaj). George Box (o sławie ARIMA) powiedział: „Wszystkie modele są błędne, ale niektóre są...
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...
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...
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...
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...
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 zaleca...
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,...
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...
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...
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...
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...