Saat menghitung AIC, AIC=2k−2lnLAIC=2k−2lnLAIC = 2k - 2 ln L k berarti 'jumlah parameter'. Tapi apa yang dianggap sebagai parameter? Jadi misalnya dalam model y=ax+by=ax+by = ax + b Apakah a dan b selalu dihitung sebagai parameter? Bagaimana jika saya tidak peduli dengan nilai intersep,...
Dalam set data kecil ( ) yang saya kerjakan, beberapa variabel memberi saya prediksi / pemisahan yang sempurna . Jadi saya menggunakan regresi logistik Firth untuk menangani masalah ini.n ∼ 100n∼100n\sim100 Jika saya memilih model terbaik oleh AIC atau BIC , haruskah saya memasukkan istilah...
Katakanlah kita harus GLMM mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Model-model ini tidak bersarang dalam arti biasa: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A + B + (1|g), data = dat) jadi kita tidak bisa...
Setelah membaca Galit Shmueli "To Explain or to Predict" (2010) saya bingung dengan kontradiksi yang nyata. Ada tiga tempat, Pilihan model berbasis AIC- dibandingkan BIC (akhir hal. 300 - awal hal. 301): sederhananya, AIC harus digunakan untuk memilih model yang dimaksudkan untuk prediksi...
Pertanyaan ini adalah tindak lanjut atau upaya untuk menjernihkan kemungkinan kebingungan mengenai topik yang saya dan banyak orang lain temukan agak sulit, mengenai perbedaan antara AIC dan BIC. Dalam jawaban yang sangat bagus oleh @Dave Kellen tentang topik ini ( /stats//a/767/30589 ) kita...
Inti dari pertanyaan saya adalah ini: Misalkan Y∈RnY∈RnY \in \mathbb{R}^n menjadi variabel acak normal multivariat dengan mean μμ\mu dan matriks kovarian ΣΣ\Sigma . Misalkan Z:=log(Y)Z:=log(Y)Z := \log(Y) , yaitu Zi=log(Yi),i∈{1,…,n}Zi=log(Yi),i∈{1,…,n}Z_i = \log(Y_i), i \in \{1,\ldots,n\} ....
Saya telah membaca posting yang tak terhitung jumlahnya di situs ini yang sangat menentang penggunaan seleksi bertahap variabel menggunakan segala jenis kriteria apakah itu berbasis p-nilai, AIC, BIC, dll. Saya mengerti mengapa prosedur ini secara umum, sangat buruk untuk pemilihan variabel. Pos...
Saya baru saja menemukan "kriteria informasi Akaike", dan saya melihat sejumlah besar literatur tentang pemilihan model (juga hal-hal seperti BIC tampaknya ada). Mengapa metode pembelajaran mesin kontemporer tidak memanfaatkan kriteria pemilihan model BIC dan AIC
(Pertanyaan ini mungkin sepertinya lebih cocok untuk Philosophy SE. Saya berharap bahwa ahli statistik dapat mengklarifikasi kesalahpahaman saya tentang pernyataan Box dan Shmueli, maka saya mempostingnya di sini). George Box (dari ARIMA fame) berkata: "Semua model salah, tetapi beberapa...
Saya telah mencoba menghitung AIC dari regresi linier dalam R tetapi tanpa menggunakan AICfungsi, seperti ini: lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 Namun, AICmemberikan nilai...
I have been studying statistics from many books for the last 3 years, and thanks to this site I learned a lot. Nevertheless one fundamental question still remains unanswered for me. It may have a very simple or a very difficult answer, but I know for sure it requires some deep understanding of...
Saya memiliki beberapa pertanyaan tentang AIC dan berharap Anda dapat membantu saya. Saya menerapkan pemilihan model (mundur, atau maju) berdasarkan AIC pada data saya. Dan beberapa variabel yang dipilih berakhir dengan nilai p> 0,05. Saya tahu bahwa orang-orang mengatakan kita harus memilih...
Pemahaman umum saya adalah AIC berkaitan dengan pertukaran antara kebaikan model dan kompleksitas model. A IC= 2 k - 2 l n ( L )SEBUAHsayaC=2k-2ln(L)AIC =2k -2ln(L) = jumlah parameter dalam modelkkk = kemungkinanLLL Kriteria informasi Bayesian BIC terkait erat dengan AIC. AIC menghukum jumlah...
Seperti termotivasi oleh perubahan terbaru dari statistik pemilihan model default dalam paket perkiraan R dari AIC ke AICc, saya ingin tahu apakah yang terakhir ini memang berlaku di mana pun yang sebelumnya. Saya memiliki serangkaian pertanyaan dengan rasa hormat ini dan ini adalah yang...
Saya telah mencoba mempelajari dan menerapkan model ARIMA. Saya telah membaca teks yang bagus tentang ARIMA oleh Pankratz - Peramalan dengan Kotak Univariat - Model Jenkins: Konsep dan Kasus . Dalam teks, penulis terutama menekankan prinsip kekikiran dalam memilih model ARIMA. Saya mulai bermain...
Saya menjalankan model logistik. Dataset model yang sebenarnya memiliki lebih dari 100 variabel, tetapi saya memilih kumpulan data uji yang ada sekitar 25 variabel. Sebelumnya saya juga membuat dataset yang memiliki 8-9 variabel. Saya diberi tahu bahwa nilai AIC dan SC dapat digunakan untuk...
Baik uji rasio kemungkinan dan AIC adalah alat untuk memilih antara dua model dan keduanya didasarkan pada log-likelihood. Tapi, mengapa uji rasio kemungkinan tidak dapat digunakan untuk memilih antara dua model non-bersarang sementara AIC
Saya melakukan beberapa peramalan dalam R menggunakan paket perkiraan Rob Hyndman . Kertas milik paket dapat ditemukan di sini . Dalam makalah, setelah menjelaskan algoritma peramalan otomatis, penulis mengimplementasikan algoritma pada set data yang sama. Namun, setelah memperkirakan model...
Katakanlah saya memiliki masalah pemilihan model dan saya mencoba menggunakan AIC atau BIC untuk mengevaluasi model. Ini mudah untuk model yang memiliki sejumlah dari parameter bernilai riil.kkk Namun, bagaimana jika salah satu model kami (misalnya, model Mallows ) memiliki permutasi, ditambah...
Saya ingin menghitung AICc dari model regresi ridge. Masalahnya adalah jumlah parameter. Untuk regresi linier, kebanyakan orang menyarankan bahwa jumlah parameter sama dengan jumlah koefisien estimasi ditambah sigma (varian kesalahan). Ketika datang ke regresi ridge saya membaca bahwa jejak...