Запитання з тегом «aic»

Я вивчаю статистику з багатьох книг протягом останніх 3 років, і завдяки цьому сайту я багато чого навчився. Тим не менш, одне принципове питання для мене все ще залишається без відповіді. На це може бути дуже проста або дуже складна відповідь, але я точно знаю, що це потребує глибокого розуміння …

15 modeling  inference  aic 

У нас є дві моделі, які використовують один і той же метод для обчислення ймовірності журналу, і AIC для однієї нижче, ніж для іншої. Однак той із нижчим АПК інтерпретувати набагато складніше. У нас виникають проблеми вирішити, чи варто ввести труднощі, і ми оцінили це, використовуючи відсоткову різницю в АПК. …

15 model-selection  aic 

Як мотивована нещодавньою зміною статистики вибору моделі за замовчуванням у пакеті прогнозу R з AIC на AICc, мені цікаво, чи останній дійсно застосуємо там, де є перша. У мене є низка запитань з цього приводу, і ось перше. Я знаю, що замінювати AIC на AICc скрізь - це те, що …

14 model-selection  references  aic 

У мене є питання щодо АПК і сподіваюся, що ви можете мені допомогти. Я застосував вибір моделі (назад або вперед) на основі АПК на моїх даних. І деякі з обраних змінних закінчилися значеннями p> 0,05. Я знаю, що люди говорять, що ми повинні вибирати моделі на основі AIC замість p-значення, …

14 model-selection  p-value  aic 

Моє загальне розуміння - AIC стосується компромісу між хорошою придатністю моделі та складністю моделі. А яС= 2 k - 2 l n ( L )AIC=2k−2ln(L)AIC =2k -2ln(L) кkk = кількість параметрів у моделі LLL = ймовірність Байєсівський інформаційний критерій BIC тісно пов'язаний з AIC. AIC карає кількість параметрів менш сильно, …

14 cross-validation  lasso  aic  ridge-regression  bic 

Як я розумію, вибір змінних на основі p-значень (принаймні, в контексті регресії) сильно хибний. Здається, вибір змінних на основі AIC (або подібного) також вважається дефектом з деяких причин, хоча це здається трохи незрозумілим (наприклад, дивіться моє запитання та деякі посилання на цю тему тут: Що саме таке "поетапний вибір моделі"? …

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

Я намагався вивчити та застосувати моделі ARIMA. Я читав чудовий текст про ARIMA Pankratz - Прогнозування за допомогою Univariate Box - Дженкінс Моделі: поняття та випадки . У тексті автор особливо наголошує на принципі парсизму у виборі моделей ARIMA. Я почав грати з auto.arima()функцією в R пакета прогнозу . Ось …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

Скажімо, у мене є проблема вибору моделі, і я намагаюся використовувати AIC або BIC для оцінки моделей. Це зрозуміло для моделей, які мають деяку кількість реальних значень параметрів.кkk Однак що робити, якщо одна з наших моделей (наприклад, модель Маллоуса ) має перестановку, плюс деякі реально оцінені параметри, а не просто …

13 modeling  maximum-likelihood  aic  fitting  bic 

І тест коефіцієнта ймовірності, і AIC є інструментом вибору між двома моделями, і обидві базуються на ймовірності журналу. Але чому тест коефіцієнта ймовірності не можна використовувати для вибору між двома вкладеними моделями, тоді як AIC може?

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

Я веду логістичну модель. Фактичний набір даних моделі містить понад 100 змінних, але я вибираю тестовий набір даних, в якому є близько 25 змінних. До цього я також створив набір даних, який мав 8-9 змінних. Мені кажуть, що значення AIC і SC можна використовувати для порівняння моделі. Я помітив, що …

13 model-selection  logistic  aic 

Я хочу обчислити AICc моделі регресії хребта. Проблема - кількість параметрів. Для лінійної регресії більшість людей припускають, що кількість параметрів дорівнює кількості оцінених коефіцієнтів плюс сигма (дисперсія похибки). Якщо мова йде про регресію хребта, я читаю, що слід матриці капелюхів - ступінь свободи (df) - просто використовується як кількість термінів …

13 regression  aic  ridge-regression  degrees-of-freedom 

Я усвідомлюю, що ця тема виникала вже не раз, наприклад, тут , але я все ще не знаю, як найкраще інтерпретувати результати регресії. У мене дуже простий набір даних, що складається з стовпця значень x та стовпця значень y , розділених на дві групи відповідно до місцезнаходження (loc). Точки виглядають …

13 regression  p-value  least-squares  aic 

Я роблю деякі прогнози в R, використовуючи пакет прогнозу Роб Хандман . Папір, що належить до упаковки, можна знайти тут . У роботі, після пояснення алгоритмів автоматичного прогнозування, автори реалізують алгоритми на тому ж наборі даних. Однак, оцінивши як експоненціальне згладжування, так і модель ARIMA, вони роблять заяву, яку я …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

Я виконую модель регресії Пуассона з 1 змінною відгуку та 6 коваріатами. Вибір моделі з використанням AIC призводить до моделі з усіма коваріатами, а також 6 термінами взаємодії. Однак BIC приводить до моделі, що має лише 2 коваріати та відсутні умови взаємодії. Чи можливо, що два критерії, які дуже схожі, …

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic 

Мій колега хоче проаналізувати деякі дані після перетворення змінної відповіді, піднявши її до потужності (тобтоу0,125).1818\frac18у0,125у0,125y^{0.125} Мені це незручно, але я намагаюся сформулювати чому. Я не можу придумати жодного механістичного обгрунтування цієї трансформації. Також я ніколи не бачив цього раніше, і я переживаю, що, можливо, це завищує коефіцієнти помилок типу I …

12 regression  data-transformation  aic