Giriş
Tahminler kombinasyonunda popüler çözümlerden biri, bazı bilgi kriterlerinin uygulanmasına dayanır. Örneğin , J modeli için tahmin edilen Akaike kriteri dikkate alındığında , AIC_j'nin AIC ^ * = \ min_j {AIC_j} ile arasındaki farklar hesaplanabilir ve daha sonra RP_j = e ^ {(AIC ^ * - AIC_j) / 2} olarak yorumlanabilir j modelinin nispi olasılığı gerçek modeldir . Ağırlıklar daha sonra şu şekilde tanımlanır:
Sorun
Üstesinden gelmeye çalıştığım bir zorluk, modellerin farklı dönüştürülmüş yanıt (endojen) değişkenleri üzerinde tahmin edilmesidir. Örneğin, bazı modeller yıllık büyüme oranlarına, bir diğeri ise çeyrek ila çeyrek büyüme oranlarına dayanmaktadır. Dolayısıyla, çıkarılan değerleri doğrudan karşılaştırılamaz.
Denenmiş çözüm
Tüm bu konularda yana farkıdır baz modelin sürebilir s biri (örneğin ben ayıklamak için çalıştı lm(y~-1)
tepki değişkeni dönüşümlere değişmez olduğu ve daha sonra arasındaki farkları karşılaştırmak herhangi bir parametre olmadan modeli) inci model ve temel model . Ancak burada zayıf nokta kalıyor gibi görünüyor - fark , tepki değişkeninin dönüşümünden etkileniyor.
son sözler
"Aynı yanıt değişkenlerindeki tüm modelleri tahmin et" seçeneğinin mümkün olduğunu, ancak çok zaman aldığını unutmayın. Sorunu çözmenin başka bir yolu yoksa, acı verici karara gitmeden önce hızlı "tedaviyi" aramak istiyorum.