«bic» etiketlenmiş sorular

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 

Değişken seçiminin model seçiminin bir parçası olduğunu anlıyorum. Peki, model seçimi tam olarak nelerden oluşur? Aşağıdakilerden daha fazla mı? 1) modeliniz için bir dağıtım seçin 2) açıklayıcı değişkenleri seçer,? Bunu soruyorum çünkü Burnham & Anderson: AIC vs BIC, model seçiminde AIC ve BIC hakkında konuştukları bir makale okuyorum . Bu …

12 feature-selection  model-selection  aic  bic 

Verilerdeki gizli durumların sayısını tahmin etmek için bir Gizli Markov Modeli (HMM) sığdırmaya çalıştığım bir zaman serisi veri var. Bunu yapmak için sahte kodum şudur: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Şimdi, her zamanki …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

HMM model seçimi için BIC kullanmak istiyorum: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Peki, HMM modelindeki parametre sayısını nasıl hesaplayabilirim? Aşağıdaki verilere sahip olduğumuz basit bir 2 durumlu HMM'yi düşünün: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 3 3 2 3 2 1 2 2 …

12 machine-learning  model-comparison  bic  hidden-markov-model 

R paketi mclustküme modeli seçimi için bir ölçüt olarak BIC kullanır. Anladığım kadarıyla, en düşük BIC'ye sahip bir model diğer modellere göre seçilmelidir (sadece BIC'yi önemsiyorsanız). Ancak, BIC değerlerinin tümü negatif olduğunda, Mclustişlev varsayılan olarak en yüksek BIC değerine sahip olan modeldir. Çeşitli denemelerden elde ettiğim genel anlayış, mclust"en iyi" …

11 r  clustering  gaussian-mixture  bic  model-based-clustering 

Wagenmakers (2007) okuyorum p değerleri yaygın sorun için pratik bir çözüm . BIC değerlerinin Bayes faktörlerine ve olasılıklarına dönüştürülmesinden etkileniyorum. Ancak, şimdiye kadar tam olarak bir birim bilgisinin ne olduğunun iyi bir kavrayışına sahip değilim . Resimlerle ilgili bir açıklama veya bu özel resimler üretmek için R kodu için minnettar …

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

Bu literatüre aşina değilim, bu yüzden bu açık bir soru ise lütfen beni affet. AIC ve BIC olasılığı en üst düzeye çıkarmaya bağlı olduğu için, sadece belirli bir veri kümesine uymaya çalışan bir dizi model arasında göreceli karşılaştırmalar yapmak için kullanılabilecekleri görülmektedir. Anladığım kadarıyla, veri kümesi 1'de Model A için …

10 model-selection  aic  bic 

ARMA-GARCH gibi zaman serisi modellerinde, modelin uygun gecikmesini veya sırasını seçmek için AIC, BIC, SIC vb. Gibi farklı bilgi kriteri kullanılır. Sorum çok basit, neden kullanmıyoruz ayarlanmış R2R2R^2uygun modeli seçmek için? Ayarlanmış daha yüksek değere yol açan modeli seçebilirizR2R2R^2. Çünkü ikisi de ayarlandıR2R2R^2 ve modeldeki ek regresörler için bilgi kriteri …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

BIC, parametre sayısına göre cezalandırır. Parametrelerin bazıları bir tür ikili gösterge değişkenleri ise ne olur? Bunlar tam parametre olarak sayılıyor mu? Ancak ikili parametrelerini değerlerini alan tek bir değişkende birleştirebilirim . Bunlar parametresi veya bir parametre olarak mı sayılmalıdır ?mmm{ 0 , 1 , . . . ,2m- 1 }{0,1,...,2m-1}\{0,1,...,2^m-1\}mmm

9 bayesian  model-selection  bic  parameterization