Yuvalanmamış modeller için AIC: normalleştirme sabiti

AIC olarak tanımlanır , kestirim ve parametre alanı boyutudur. tahmini için $AIC=-2 \log(L(\hat\theta))+2p$ $\hat\theta$ $p$ $\theta$ genellikle yoğunluk sabit faktörünü ihmal eder. Bu, olasılığı basitleştirmek için parametrelere bağlı olmayan faktördür. Öte yandan, iç içe olmayan modelleri karşılaştırırken bu faktörün yaygın olmadığı ve daha sonra ilgili AIC'lerin sırasının dikkate alınmadığında farklı olabileceği göz önüne alındığında, bu faktör AIC'nin hesaplanması için çok önemlidir.

Benim soru , biz hesaplamak gerekiyor olmayan iç içe modeli karşılaştırarak yoğunluğu açısından tüm dahil? $\log(L(\hat\theta))$

model-selection aic nested-models

— Kawabata
kaynak

Sanırım bir şeyi yanlış anlıyorum. Nerede "nin tahmini için söylemek

siz" demek istedi, "

θ

$\theta$

L (\hat{θ})

$L(\hat\theta)$

— David J. Harris

Log-olasılığındaki önemli olan fark olduğu için, ortak olan terimler önemsizken, farklı olanların önemi olacaktır.

— Glen_b

Normalleştirici 'sabitin' göz önünde bulundurulan modellerde farklılık gösterdiğinde, bu terimlerin dahil edilmesi gerekir.

— Glen_b-Monica'yı eski durumuna döndür
kaynak

Evet, ben de öyle düşünüyorum. Bununla ilgili herhangi bir referans biliyor musunuz?

— Kawabata