Вопросы с тегом «aic»

Я попытался вычислить AIC линейной регрессии в R, но без использования AICфункции, например: lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 Тем не менее, AICдает другое значение: AIC(lm_mtcars) [1] 190.7999 Может кто-нибудь сказать мне, что я делаю не так?

15 r  aic  information-theory 

В связи с недавним изменением статистики выбора модели по умолчанию в пакете прогноза R с AIC на AICc, мне любопытно, действительно ли последнее применимо везде, где первое. У меня есть ряд вопросов на этот счет, и вот первый. Я знаю, что заменять AIC на AICc везде - это то, что …

14 model-selection  references  aic 

У меня есть несколько вопросов об АПК и надеюсь, что вы мне поможете. Я применил выбор модели (назад или вперед) на основе AIC на моих данных. И некоторые из выбранных переменных оказались с p-значениями> 0,05. Я знаю, что люди говорят, что мы должны выбирать модели на основе AIC вместо p-значения, …

14 model-selection  p-value  aic 

Мое общее понимание состоит в том, что AIC имеет дело с компромиссом между добротностью соответствия модели и сложностью модели. А яС= 2 k - 2 l n ( L )AяСзнак равно2К-2LN(L)AIC =2k -2ln(L) = количество параметров в моделиККk = вероятностьLLL Байесовский информационный критерий BIC тесно связан с AIC. AIC штрафует …

14 cross-validation  lasso  aic  ridge-regression  bic 

Из того, что я понимаю, выбор переменных на основе p-значений (по крайней мере, в контексте регрессии) является в высшей степени ошибочным. Похоже, что выбор переменных на основе AIC (или аналогичных) также считается ошибочным по некоторым причинам, хотя это кажется немного неясным (например, см. Мой вопрос и некоторые ссылки по этой …

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

Я пытался изучить и применить модели ARIMA. Я читал превосходный текст об ARIMA от Панкраца - Прогнозирование с помощью однофакторной рамки - Модели Дженкинса: концепции и случаи . В тексте автор особо подчеркивает принцип скупости при выборе моделей ARIMA. Я начал играть с auto.arima()функцией в R пакета прогноза . Вот …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

Допустим, у меня проблема с выбором модели, и я пытаюсь использовать AIC или BIC для оценки моделей. Это просто для моделей, которые имеют некоторое число вещественных параметров.kkk Однако что, если одна из наших моделей (например, модель Мэллова ) имеет перестановку плюс некоторые вещественно-значимые параметры вместо просто вещественно-значимых параметров? Я все …

13 modeling  maximum-likelihood  aic  fitting  bic 

И тест отношения правдоподобия, и AIC являются инструментами выбора между двумя моделями, и обе основаны на логарифмическом правдоподобии. Но почему тест отношения правдоподобия нельзя использовать для выбора между двумя не вложенными моделями, в то время как AIC может?

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

Я управляю логистической моделью. Фактический набор данных модели содержит более 100 переменных, но я выбираю набор тестовых данных, в котором имеется около 25 переменных. До этого я также сделал набор данных, который имел 8-9 переменных. Мне говорят, что значения AIC и SC можно использовать для сравнения модели. Я заметил, что …

13 model-selection  logistic  aic 

Я хочу рассчитать AICc модели регрессии гребня. Проблема в количестве параметров. Для линейной регрессии большинство людей предполагают, что число параметров равно количеству оценочных коэффициентов плюс сигма (дисперсия ошибки). Когда дело доходит до регрессии гребня, я читал, что след матрицы шляп - степень свободы (df) - просто используется как число параметров …

13 regression  aic  ridge-regression  degrees-of-freedom 

У нас есть две модели, которые используют один и тот же метод для вычисления логарифмической вероятности, и AIC для одной ниже, чем другой. Тем не менее, тот с более низким AIC интерпретировать гораздо сложнее. У нас возникают проблемы с принятием решения, стоит ли вводить сложность, и мы судили об этом, …

13 model-selection  aic 

Я понимаю, что эта тема поднималась несколько раз, например, здесь , но я все еще не уверен, как лучше интерпретировать мой результат регрессии. У меня есть очень простой набор данных, состоящий из столбца значений x и столбца значений y , разделенных на две группы в зависимости от местоположения (loc). Точки …

13 regression  p-value  least-squares  aic 

Я делаю некоторые прогнозы в R, используя пакет прогнозов Роба Хиндмана . Бумага, принадлежащая упаковке, может быть найдена здесь . В статье после объяснения алгоритмов автоматического прогнозирования авторы реализуют алгоритмы на одном и том же наборе данных. Однако, после оценки как экспоненциального сглаживания, так и модели ARIMA, они делают заявление, …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

Я выполняю модель пуассоновской регрессии с 1 переменной отклика и 6 ковариатами. Выбор модели с использованием AIC приводит к получению модели со всеми ковариатами, а также с 6 терминами взаимодействия. BIC, однако, приводит к модели только с 2 ковариатами и без условий взаимодействия. Возможно ли, что два критерия, которые выглядят …

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic 

Мой коллега хочет проанализировать некоторые данные после преобразования переменной ответа, подняв ее до степени (то естьу0,125).1818\frac18Y0,125y0.125y^{0.125} Мне неудобно с этим, но я не могу понять, почему. Я не могу придумать никакого механистического обоснования для этого преобразования. Также я никогда не видел этого раньше, и я волнуюсь, что, возможно, это раздувает …

12 regression  data-transformation  aic