«bic» etiketlenmiş sorular

AIC ve BIC, tahmini parametrelerin sayısı için cezalandırılmış modele uygun değerlendirme metotlarıdır. Anladığım kadarıyla BIC, AIC'den daha fazla ücretsiz parametre modeline ceza veriyor. Kriterlerin katılığına dayalı bir tercihin ötesinde, BIC yerine AIC'yi tercih etmenin başka nedenleri var mı?

222 modeling  aic  cross-validation  bic  model-selection 

Açık Onun 34 PRNN o Brian Ripley yorumlarla " 'Bir Bilgi Kriteri' olarak AIC Akaike (1974) tarafından adlandırılmıştır yaygın bir Akaike açılımı inanıyordu görünüyor olsa da". Aslında, AIC istatistiklerini tanıtırken, Akaike (1974, s.719) "IC stands for information criterion and A is added so that similar statistics, BIC, DIC etc may …

47 forecasting  model-selection  aic  bic 

BIC'yi genellikle benim anlayışım olarak, para cezasına AIC'den daha güçlü bir şekilde değer verdiği için kullanıyorum. Ancak şimdi daha kapsamlı bir yaklaşım kullanmaya karar verdim ve AIC'yi de kullanmak istiyorum. Raftery'nin (1995) BIC farklılıkları için güzel kurallar sunduğunu biliyorum: 0-2 zayıf, 2-4 bir modelin daha iyi olduğunun kanıtıdır. Ders kitaplarına …

32 r  model-selection  references  aic  bic 

Kement regresyon modelleri ve parametrelerin denklemin sadece kısmen girdiği diğer düzenli modeller için AIC veya BIC değerlerini hesaplamak mümkün mü. Kişi serbestlik derecelerini nasıl belirler? Paketdeki glmnet()fonksiyona kement regresyon modellerine uyması için R kullanıyorum glmnetve bir model için AIC ve BIC değerlerinin nasıl hesaplanacağını bilmek istiyorum. Bu şekilde, değerleri normalleştirme …

31 r  model-selection  lasso  aic  bic 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Bu sitenin başka bir yerindeki bir soruda , AIC'nin bir kez dışarıda bırakma (LOO) çapraz onaylamaya eşdeğer olduğunu ve BIC'nin K-kat çapraz onaylamaya eşdeğer olduğunu belirtti. Bunu R'de ampirik olarak göstermenin, LOO ve K-katlamada yer alan tekniklerin AIC ve BIC değerlerine eşdeğer olduğu açık bir şekilde gösterilebileceğini göstermenin bir yolu …

26 r  aic  cross-validation  bic 

AIC (Akaike bilgi kriteri) ve BIC (Bayesian bilgi kriteri) tahminlerinin nasıl yorumlanacağına dair örnekler arıyorum. BIC'ler arasındaki negatif fark, bir modelin diğerine göre arka oranları olarak yorumlanabilir mi? Bunu kelimelere nasıl koyabilirim? BIC Örneğin = -2 diğer model üzerinde daha iyi bir modeli oran yaklaşık ima edebilir ?e2= 7.4e2=7.4e^2= 7.4 …

23 interpretation  aic  bic 

Galit Shmueli'nin "Açıklamak ya da Tahmin Etmek" (2010) bölümünü okuduktan sonra bariz bir çelişkiyle şaşkınım . Üç bina var, AIC - BIC tabanlı model seçimine karşı (s. 300 sonu - s. 301 başlangıcı): basitçe söylemek gerekirse, tahmin için amaçlanan bir model seçmek için AIC, açıklama için bir model seçmek için …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

Bu soru, I ve diğer pek çok konuda AIC ve BIC arasındaki fark konusunda biraz zorlandığımız bir konuyu takip etmek veya karışıklığı gidermeye çalışmaktır. @Dave Kellen'in bu konuyla ilgili çok güzel bir cevapta ( /stats//a/767/30589 ) okuyoruz: Sorunuz, AIC ve BIC'nin aynı soruya cevap vermeye çalıştığını ima ediyor, bu doğru …

17 model-selection  aic  bic 

(Bu soru Felsefe SE için daha uygun gibi görünebilir. İstatistikçilerin Box ve Shmueli'nin ifadeleri hakkındaki yanlış düşüncelerimi netleştirebileceğini umuyorum, bu yüzden buraya gönderiyorum). ARIMA şöhretinden George Box şöyle dedi: "Tüm modeller yanlış, ancak bazıları faydalı." Galit Shmueli "Açıklamak ya da Tahmin Etmek" adlı ünlü makalesinde şunları savunuyor (ve onunla aynı …

16 predictive-models  aic  bic  philosophical  explanatory-models 

Az önce "Akaike bilgi kriteri" ile karşılaştım ve model seçimiyle ilgili bu büyük miktarda literatürü fark ettim (BIC gibi şeyler de var gibi görünüyor). Çağdaş makine öğrenimi yöntemleri neden bu BIC ve AIC modeli seçim kriterlerinden yararlanmıyor?

16 machine-learning  model-selection  aic  bic 

Bir veri setini bir sabit efekt (durum) ve iki rastgele efekt (katılımcı konu tasarımı ve çifti nedeniyle katılımcı) ile karışık efektler modeli kullanarak analiz ediyorum. Model ile oluşturulan lme4paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Sonra, bu modelin sabit etki (durum) olmadan modele karşı bir olasılık oranı testi yaptım ve önemli bir farkım var. Veri …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

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 

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 

Şu anda oyuncak veri setim için BIC'yi hesaplamaya çalışıyorum (ofc iris (:). Sonuçları burada gösterildiği gibi çoğaltmak istiyorum (Şekil 5) Bu makale aynı zamanda BIC formülleri için kaynağım. Bu konuda 2 problemim var: Gösterim: ninin_i ben küme eleman = sayısıiii CiCiC_i i = küme merkez koordinatlarıiii xjxjx_j i = küme …

13 python  k-means  scikit-learn  bic