«aic» etiketlenmiş sorular

Son 3 yıldır birçok kitaptan istatistik okuyorum ve bu site sayesinde çok şey öğrendim. Yine de benim için temel bir soru hala cevaplanmamış. Çok basit veya çok zor bir cevabı olabilir, ancak kesin bir istatistik anlayışı gerektirdiğinden eminim. Bir modeli veriye, sık veya Bayesci bir yaklaşım olarak yerleştirirken, olabilirlik, önceki …

15 modeling  inference  aic 

Günlük olasılığını hesaplamak için aynı yöntemi kullanan iki modelimiz var ve biri için AIC diğerinden daha düşük. Bununla birlikte, düşük AIC'ye sahip olanı yorumlamak çok daha zordur. Zorluğu ortaya koymaya değip değmeyeceğine karar vermede sorun yaşıyoruz ve bunu AIC'deki yüzde farkını kullanarak değerlendirdik. İki AIC arasındaki farkın sadece% 0.7 olduğunu …

15 model-selection  aic 

R'nin öngörme paketindeki AIC'den AICc'ye yapılan varsayılan model seçim istatistiğindeki son değişikliklerin motive ettiği gibi, ikincisinin gerçekten nerede olursa olsun geçerli olup olmadığını merak ediyorum. Bu konuda bir dizi sorum var ve işte birincisi. AIC'yi her yerde AICc ile değiştirmenin , burada özetlendiği gibi, Burnham ve Anderson'ın (istatistikçi olmayanlar ) …

14 model-selection  references  aic 

AIC ile ilgili bazı sorularım var ve umarım bana yardımcı olabilirsiniz. Verilerimdeki AIC'ye dayalı olarak model seçimi (geri veya ileri) uyguladım. Seçilen değişkenlerin bazıları p değeri> 0,05 ile sonuçlandı. İnsanların p-değeri yerine AIC'ye dayalı modeller seçmemiz gerektiğini söylediklerini biliyorum, bu yüzden AIC ve p-değeri iki fark kavramıdır. Birisi bana farkın …

14 model-selection  p-value  aic 

Genel anlayışım AIC , modelin uyum iyiliği ile modelin karmaşıklığı arasındaki dengeyi ele alıyor. AIC=2k−2ln(L)AIC=2k−2ln(L)AIC =2k -2ln(L) = modeldeki parametre sayısıkkk = olabilirlikLLL Bayes bilgi kriteri BIC , AIC ile yakından ilişkilidir.AIC, parametre sayısını BIC'den daha az cezalandırır. Bu ikisinin tarihsel olarak her yerde kullanıldığını görebiliyorum. Ancak genelleştirilmiş çapraz doğrulama …

14 cross-validation  lasso  aic  ridge-regression  bic 

Bu konu örneğin önce birkaç kez gelip vardır fark burada , ama yine de benim regresyon çıkışını nasıl yorumlanacağı iyi emin değilim. Ben yere (loc) göre iki gruba bölünmüş bir x değerleri sütunu ve y değerleri sütunu içeren çok basit bir veri kümesi var . Puanlar şöyle görünür Bir meslektaşım, …

14 regression  p-value  least-squares  aic 

Anladığım kadarıyla, p-değerlerine (en azından regresyon bağlamında) dayalı değişken seçim çok kusurlu. AIC'ye (veya benzeri) dayalı değişken seçimin de benzer nedenlerle bazıları tarafından kusurlu olduğu düşünülmektedir, ancak bu biraz belirsiz görünmektedir (örneğin soruma ve bu konudaki bazı bağlantılara bakın: "Kademeli model seçimi" tam olarak nedir? ). Ancak, modelinizdeki en iyi …

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

ARIMA modellerini öğrenmeye ve uygulamaya çalışıyorum. Pankratz tarafından ARIMA ile ilgili mükemmel bir metin okuyorum - Tek Değişkenli Kutuyla Tahmin - Jenkins Modelleri: Kavramlar ve Olgular . Metinde yazar özellikle ARIMA modellerinin seçiminde parsimony'nin temelini vurgular. R paket tahminindeauto.arima() fonksiyonla oynamaya başladım . İşte yaptığım şey, ARIMA'yı simüle ettim ve …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

Diyelim ki bir model seçim problemim var ve modelleri değerlendirmek için AIC veya BIC kullanmaya çalışıyorum . Bu, bir miktar gerçek değerli parametrelere sahip modeller için kolaydır .kkk Bununla birlikte, modellerimizden birinin (örneğin, Mallows modeli ) bir permütasyonu ve sadece gerçek değerli parametreler yerine bazı gerçek değerli parametreleri varsa ne …

13 modeling  maximum-likelihood  aic  fitting  bic 

Hem olasılık oranı testi hem de AIC, iki model arasında seçim yapmak için kullanılan araçlardır ve her ikisi de log olasılığına dayanır. Ancak, olasılık oranı testi neden AIC olabilirken iç içe yerleştirilmemiş iki model arasında seçim yapmak için kullanılamaz?

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

Lojistik bir model kullanıyorum. Gerçek model veri kümesinin 100'den fazla değişkeni var, ancak yaklaşık 25 değişkenin bulunduğu bir test veri kümesi seçiyorum. Ondan önce 8-9 değişkenli bir veri kümesi de yaptım. AIC ve SC değerlerinin modeli karşılaştırmak için kullanılabileceği söylendi. Değişkenin düşük p değerleri olsa bile modelin daha yüksek SC …

13 model-selection  logistic  aic 

Bir sırt regresyon modelinin AICc'sini hesaplamak istiyorum. Sorun parametre sayısıdır. Doğrusal regresyon için, çoğu insan parametre sayısının tahmini katsayı sayısına artı sigma'ya (hatanın varyansı) eşit olduğunu önerir. Sırt regresyonu söz konusu olduğunda, şapka matrisinin izinin - özgürlük derecesi (df) - sadece AIC formülünde (örneğin burada veya burada ) parametre sayısı …

13 regression  aic  ridge-regression  degrees-of-freedom 

Rob Hyndman'ın tahmin paketini kullanarak R'de bazı tahminler yapıyorum . Pakete ait kağıt burada bulunabilir . Makalede, otomatik tahmin algoritmalarını açıkladıktan sonra, yazarlar algoritmaları aynı veri kümesine uygularlar. Bununla birlikte, hem üstel bir yumuşatma hem de ARIMA modelini tahmin ettikten sonra, anlamadığım bir açıklama yaparlar (sayfa 17): Bilgi kriterlerinin karşılaştırılabilir …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

1 yanıt değişkeni ve 6 ortak değişkenle bir Poisson Regresyon modeli gerçekleştiriyorum. AIC kullanılarak model seçimi, 6 değişken terimin yanı sıra tüm değişkenlere sahip bir model ile sonuçlanır. Ancak BIC, sadece 2 ortak değişkenli ve etkileşim terimi olmayan bir model ile sonuçlanır. Çok benzer görünen iki kriterin tamamen farklı model …

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic 

Meslektaşım yanıt değişkenini (yani ) yükselterek dönüştürdükten sonra bazı verileri analiz etmek istiyor .1818\frac18y0.125y0.125y^{0.125} Bundan rahatsızım ama nedenini açıklamakta zorlanıyorum. Bu dönüşüm için herhangi bir mekanik gerekçe düşünemiyorum. Daha önce hiç görmedim ve belki de Tip I hata oranlarını falan şişirdiğinden endişe ediyorum - ama bu endişeleri destekleyecek hiçbir şeyim …

12 regression  data-transformation  aic