Запитання з тегом «aic»

Тож я розумію, що вибір змінних є частиною вибору моделі. Але з чого саме складається вибір моделі? Це більше ніж наступне: 1) виберіть дистрибутив для вашої моделі 2) вибрати пояснювальні змінні,? Я запитую це, тому що я читаю статтю Burnham & Anderson: AIC vs BIC, де вони говорять про AIC …

12 feature-selection  model-selection  aic  bic 

З Вікіпедії є визначення інформаційного критерію Akaike (AIC) як , де k - кількість параметрів, а log L - вірогідність журналу моделі.А яС=2k−2logLAIC=2k−2log⁡L AIC = 2k -2 \log L kkklogLlog⁡L\log L Тим НЕ менше, наші замітки Економетрика в поважній державного університету , що I C = журнал ( σ 2 …

12 econometrics  aic  arma  information-theory 

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

У мене є набір даних часових рядів, до яких я намагаюся встановити модель прихованої Маркова (HMM), щоб оцінити кількість прихованих станів у даних. Мій псевдо-код для цього: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Тепер, …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

З огляду на той самий набір сімейств коваріатів та розподілу, як я можу порівнювати моделі, що мають різні функції зв’язку? Я думаю, що тут правильна відповідь - "AIC / BIC", але я не впевнений на 100%. Чи можливо мати вкладені моделі, якщо вони мають інше посилання?

12 generalized-linear-model  aic  link-function 

AIC визначається як , де - оцінювач максимальної ймовірності, а - розмірність простору параметрів. Для оцінки зазвичай нехтують постійним коефіцієнтом щільності. Це фактор, який не залежить від параметрів, щоб спростити ймовірність. З іншого боку, цей фактор є дуже важливим для розрахунку АПК, враховуючи, що при порівнянні невкладених моделей цей коефіцієнт …

12 model-selection  aic  nested-models 

Вся суть АПК чи будь-якого іншого інформаційного критерію полягає в тому, що чим менше, тим краще. Отже, якщо у мене є дві моделі M1: y = a0 + XA + e і M2: y = b0 + ZB + u, а якщо AIC першого (A1) менший, ніж у другого (A2), …

12 regression  aic 

Принаймні встановлено, принаймні серед статистиків деякого вищого калібру, що моделі зі значеннями статистики AIC у межах певного порогового значення мінімального значення слід вважати відповідними як модель мінімізації статистики AIC. Наприклад, у [1, с.221] знаходимо Тоді найкращими будуть вважатися моделі з невеликим GCV або AIC. Звичайно, не слід просто сліпо мінімізувати …

12 time-series  model-selection  aic 

Документація на R не проливає багато світла. Все, що я можу отримати за цим посиланням, - це те, що використання будь-якого з них повинно бути добре. Чого я не отримую, це те, чому вони не рівні. Факт: функція покрокової регресії в R, step()використовує extractAIC(). Цікаво, що запуск lm()моделі та glm()'null' …

11 r  regression  aic  stepwise-regression 

Кріс Чатфілд, чиї багато якісних книг і паперів мені подобалось читати, в (1) дає такі поради: Наприклад, вибір між моделями часового ряду ARIMA з низькими та приблизно рівними значеннями AIC повинен бути, мабуть, зроблений, не за тим, що відбувається, щоб дати мінімальний показник AIC, а за тим, який дає найкращі …

11 forecasting  model-selection  arima  aic 

Я хочу порівняти дані, що пропорції між трьома різними групами, наприклад: ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Слідом за Уортоном та Хуей (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ) Я хоч би побачив, чи краще ці дані мати справу з використанням перетвореного …

11 data-transformation  aic  fitting 

Нещодавно я підходив до чотирьох моделей регресії для одних і тих же даних прогноктора / відповіді. Дві моделі, які мені підходять з регресією Пуассона. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) Дві моделі, що підходять …

11 regression  aic  count-data  likelihood-ratio  model-comparison 

Як можна обчислити кількість параметрів у штучній нейронній мережі, щоб обчислити її AIC?

11 neural-networks  aic 

На сторінці Вікіпедії сказано, що Box-Jenkins - це метод пристосування моделі ARIMA до часового ряду. Тепер, якщо я хочу підключити модель ARIMA до часового ряду, я відкрию SAS, зателефоную proc ARIMA, надаю параметри і SAS дасть мені коефіцієнти AR та MA. Тепер я можу спробувати різні комбінації і SAS дасть …

10 time-series  arima  sas  aic  box-jenkins 

Я не такий знайомий з цією літературою, тож пробачте мене, якщо це очевидне питання. Оскільки AIC та BIC залежать від максимізації ймовірності, видається, що їх можна використовувати лише для порівняльного порівняння між набором моделей, що намагаються підходити до заданого набору даних. Наскільки я розумію, не було б сенсу обчислювати AIC …

10 model-selection  aic  bic