Model seçiminde AIC ve p-değerlerinin denkliği


9

Bunun cevabı yaptığı yorumda sorusuna , bu modelin seçiminde AIC kullanılarak 0.154 bir p-değeri kullanılarak eşdeğer olduğu belirtildi.

Ben tam bir şartname değişkenleri dışarı atmak için bir "geriye" alt küme seçim algoritması kullanılan R, denedim. Birincisi, en yüksek p-değerine sahip değişkeni sırayla dışarı atarak ve tüm p-değerleri 0.154'ün altında olduğunda durdurarak ve ikincisi, hiçbir gelişme sağlanamayana kadar çıkarıldığında en düşük AIC ile sonuçlanan değişkeni bırakarak.

Eşik olarak 0.154'lük bir p değeri kullandığımda kabaca aynı sonuçları verdikleri ortaya çıktı.

Bu gerçekten doğru mu? Öyleyse, kimse bunu açıklayan bir kaynağa neden başvurabilir veya başvurabilir mi?

Not: Kaydolan kişiye yorum yapmasını veya yorum yazmasını isteyemedim. Bunun, model seçimi ve çıkarımı vb. İçin en uygun yaklaşım olmadığının farkındayım.


(1) Lojistik regresyon analizi ile prognostik modelleme: küçük veri kümelerinde seçim ve tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması. Tıpta İstatistikler, 19, 1059-1079 (2) aic tanımına dayalı df1 değişkenleri için doğrudur. Ancak değişkenlerin serbestlik dereceleriniz daha yüksekse daha düşük olabilir
Charles

Yanıtlar:


13

İstatistiksel test veya AIC kullanılarak yapılan değişken seçim oldukça problemlidir. Kullanılıyorsa testleri, AIC bir sınır değeri kullanan = 2.0 tekabül etmek . Bireysel değişkenler üzerinde kullanıldığında AIC yeni bir şey yapmaz; sadece 0.05'ten daha makul bir kullanır . Daha makul (daha az çıkarım yapan) bir 0,5'tir.χ2χ2α=0.157αα


+1 (şimdi silinmiş) cevabımı oluşturmak için çok uzun zaman harcadım, bunun bu arada yayınlandığını bile görmedim. Bunun yerine sadece bir oy verirdim.
Glen_b
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.