Вопросы с тегом «aic»

У меня есть проблема, заключающаяся в использовании преимуществ маркировки модельного фактора как случайного по нескольким причинам. Мне кажется, что почти во всех случаях оптимальное решение состоит в том, чтобы рассматривать все факторы как фиксированные. Во-первых, различие между фиксированным и случайным совершенно произвольно. Стандартное объяснение состоит в том, что, если кто-то …

24 model-selection  random-effects-model  aic  fixed-effects-model  mixed-model 

Я заинтересован в выборе модели в настройке временных рядов. Для конкретности предположим, что я хочу выбрать модель ARMA из пула моделей ARMA с различными порядками запаздывания. Конечная цель - прогнозирование . Выбор модели может быть сделан перекрестная проверка, использование информационных критериев (AIC, BIC), среди других методов. Роб Дж. Хиндман предоставляет …

23 time-series  forecasting  cross-validation  model-selection  aic 

Я ищу примеры того, как интерпретировать оценки AIC (информационный критерий Акайке) и BIC (информационный критерий Байеса). Может ли отрицательное различие между BIC быть интерпретировано как последующие шансы одной модели над другой? Как я могу выразить это словами? Например, BIC = -2 может означать, что шансы лучшей модели по сравнению с …

23 interpretation  aic  bic 

Как (линейные) модели смешанных эффектов обычно сравниваются друг с другом? Я знаю, что могут использоваться тесты отношения правдоподобия, но это не работает, если одна модель не является «подмножеством» другой, верно? Всегда ли оценка моделей df проста? Количество фиксированных эффектов + количество оцененных компонентов дисперсии? Мы игнорируем оценки случайных эффектов? Как …

22 hypothesis-testing  mixed-model  cross-validation  aic  degrees-of-freedom 

Я новичок в этой вещи R, но не уверен, какую модель выбрать. Я сделал пошаговую регрессию вперед, выбирая каждую переменную на основе самой низкой AIC. Я придумал 3 модели, в которых я не уверен, какая из них «лучшая». Model 1: Var1 (p=0.03) AIC=14.978 Model 2: Var1 (p=0.09) + Var2 (p=0.199) …

22 model-selection  aic  stepwise-regression 

В небольшом наборе данных ( ), с которым я работаю, несколько переменных дают мне идеальный прогноз / разделение . Таким образом, я использую логистическую регрессию Фёрта для решения этой проблемы.n ∼ 100N~100n\sim100 Если я выберу лучшую модель по AIC или BIC , должен ли я включить штрафной штраф Ферт в …

21 logistic  model-selection  aic  separation 

При вычислении AIC, AIC=2k−2lnLAIC=2k−2lnLAIC = 2k - 2 ln L k означает «количество параметров». Но что считается параметром? Так, например, в модели y=ax+by=ax+by = ax + b A и b всегда считаются параметрами? Что если мне не важно значение перехвата, могу ли я его игнорировать или он все еще считается? …

21 aic 

Скажем, мы должны GLMMs mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Эти модели не являются вложенными в обычном смысле: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- …

19 r  mixed-model  aic  lme4-nlme  nested-models 

Прочитав книгу Галита Шмуэли «Объяснить или предсказать» (2010), я озадачен очевидным противоречием. Есть три помещения, Выбор модели на основе BIC по сравнению с BIC (конец стр. 300 - начало стр. 301): проще говоря, AIC следует использовать для выбора модели, предназначенной для прогнозирования, в то время как BIC следует использовать для …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

Я читал бесчисленные посты на этом сайте, которые невероятно против использования пошагового выбора переменных, используя любой критерий, будь то на основе p-значений, AIC, BIC и т. Д. Я понимаю, почему эти процедуры в целом достаточно плохи для выбора переменных. вероятно, знаменитый пост Ганга Ганга ясно показывает, почему; в конечном счете, …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression 

Этот вопрос является продолжением или попыткой прояснить возможную путаницу в отношении темы, которую я и многие другие находим немного трудной в отношении различий между AIC и BIC. В очень хорошем ответе @Dave Kellen на эту тему ( /stats//a/767/30589 ) мы читаем: Ваш вопрос подразумевает, что AIC и BIC пытаются ответить …

17 model-selection  aic  bic 

Суть моего вопроса заключается в следующем: Пусть Y∈RnY∈RnY \in \mathbb{R}^n быть многомерной нормальной случайной величиной со средним и ковариационной матрицей . Пусть , то есть . Как сравнить AIC модели, подходящей для наблюдаемых реализаций с моделью, подходящей для наблюдаемых реализаций Z ?μμ\muΣΣ\SigmaZ:=log(Y)Z:=log⁡(Y)Z := \log(Y)Zi=log(Yi),i∈{1,…,n}Zi=log⁡(Yi),i∈{1,…,n}Z_i = \log(Y_i), i \in \{1,\ldots,n\}YYYZZZ Мой …

17 data-transformation  aic  likelihood 

(Этот вопрос может показаться, что он лучше подходит для Philosophy SE. Я надеюсь, что статистики смогут уточнить мои неправильные представления о высказываниях Бокса и Шмуэли, поэтому я публикую его здесь). Джордж Бокс (из известности ARIMA) сказал: «Все модели ошибочны, но некоторые полезны». Галит Шмуэли в своей знаменитой статье «Объяснить или …

16 predictive-models  aic  bic  philosophical  explanatory-models 

Я просто наткнулся на «Информационный критерий Акайке» и заметил большое количество литературы по выбору моделей (кажется, существуют и такие вещи, как BIC). Почему современные методы машинного обучения не используют эти критерии выбора моделей BIC и AIC?

16 machine-learning  model-selection  aic  bic 

Я изучал статистику из многих книг за последние 3 года, и благодаря этому сайту я многому научился. Тем не менее, один фундаментальный вопрос все еще остается без ответа для меня. У него может быть очень простой или очень сложный ответ, но я точно знаю, что это требует некоторого глубокого понимания …

15 modeling  inference  aic