Вопросы с тегом «bic»

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 

Поэтому я понимаю, что выбор переменной является частью выбора модели. Но из чего конкретно состоит выбор модели? Это больше, чем следующее: 1) выберите дистрибутив для вашей модели 2) выбрать объясняющие переменные,? Я спрашиваю об этом, потому что я читаю статью Burnham & Anderson: AIC против BIC, где они говорят об …

12 feature-selection  model-selection  aic  bic 

У меня есть набор данных временного ряда, к которому я пытаюсь подогнать скрытую марковскую модель (HMM), чтобы оценить количество скрытых состояний в данных. Мой псевдокод для этого следующий: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } …

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 использовать BIC для выбора модели HMM: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Итак, как мне посчитать количество параметров в модели HMM. Рассмотрим простой HMM с двумя состояниями, где у нас есть следующие данные: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 3 3 2 …

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

Пакет R mclustиспользует BIC в качестве критерия выбора модели кластера. Насколько я понимаю, модель с самым низким BIC следует выбирать среди других моделей (если вы заботитесь только о BIC). Однако, когда значения BIC все отрицательные, по Mclustумолчанию используется модель с самым высоким значением BIC. Мое общее понимание от различных испытаний …

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

Я читал Wagenmakers (2007) Практическое решение широко распространенной проблемы значений p . Я заинтригован преобразованием значений BIC в байесовские факторы и вероятности. Тем не менее, до сих пор у меня нет четкого представления о том, что такое информация о единицах ранее . Я был бы благодарен за объяснение с изображениями …

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

Я не очень знаком с этой литературой, поэтому, пожалуйста, прости меня, если это очевидный вопрос. Поскольку AIC и BIC зависят от максимизации вероятности, кажется, что они могут использоваться только для сравнительных сравнений между набором моделей, пытающихся соответствовать заданному набору данных. Насколько я понимаю, не имеет смысла вычислять AIC для модели …

10 model-selection  aic  bic 

В моделях временных рядов, таких как ARMA-GARCH, для выбора подходящего лага или порядка модели используются разные информационные критерии, такие как AIC, BIC, SIC и т. Д. Мой вопрос очень прост, почему мы не используем скорректированный чтобы выбрать подходящую модель? Мы можем выбрать модель, которая приведет к более высокому значению скорректированной …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

BIC штрафует в зависимости от количества параметров. Что если некоторые из параметров являются своего рода переменными двоичного индикатора? Они считаются полными параметрами? Но я могу объединить двоичных параметров в одну дискретную переменную, которая принимает значения в . Они должны учитываться как параметров или как один параметр?{ 0 , 1 , …

9 bayesian  model-selection  bic  parameterization