Запитання з тегом «bic»

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 

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 

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 

Я хочу використовувати BIC для вибору моделі HMM: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Отже, як я рахую кількість параметрів у моделі HMM. Розглянемо просту 2-державну HMM, де ми маємо такі дані: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 3 3 2 3 2 1 …

12 machine-learning  model-comparison  bic  hidden-markov-model 

Пакет R mclustвикористовує BIC як критерій вибору моделі кластера. З мого розуміння, модель з найнижчою BIC повинна бути обрана порівняно з іншими моделями (якщо виключно дбаєш лише про BIC). Однак, коли значення BIC усі негативні, Mclustфункція за замовчуванням відповідає моделі з найвищим значенням BIC. Моє загальне розуміння з різних випробувань …

11 r  clustering  gaussian-mixture  bic  model-based-clustering 

Я читав Wagenmakers (2007) Практичне рішення поширеної проблеми р-значень . Мене заінтригує перетворення значень BIC в коефіцієнти та ймовірності Байєса. Однак поки що я не розумію, що саме є одиничною інформацією . Буду вдячний за пояснення із зображеннями, або код R для створення зображень саме цього.

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

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 

У моделях часових рядів, таких як ARMA-GARCH, для вибору відповідного відставання або порядку моделі використовуються різні інформаційні критерії, такі як AIC, BIC, SIC тощо. Моє запитання дуже просте, чому ми не використовуємо скоригований для вибору відповідної моделі? Ми можемо вибрати модель, яка призводить до більш високого значення скоригованого . Оскільки …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

BIC штрафується на основі кількості параметрів. Що робити, якщо деякі параметри є певними змінними бінарних індикаторів? Чи вважають це повними параметрами? Але я можу поєднати бінарних параметрів в одну дискретну змінну, яка приймає значення в . Чи слід їх вважати параметрами або одним параметром?ммm{ 0 , 1 , . . …

9 bayesian  model-selection  bic  parameterization