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...
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 menyadari bahwa topik ini telah muncul beberapa kali sebelumnya, misalnya di sini , tetapi saya masih tidak yakin bagaimana cara terbaik untuk menafsirkan hasil regresi saya. Saya memiliki dataset yang sangat sederhana, terdiri dari kolom nilai x dan kolom nilai y , dibagi menjadi dua...
Sudah mapan, setidaknya di antara ahli statistik dari beberapa kaliber lebih tinggi, bahwa model dengan nilai-nilai statistik AIC dalam batas tertentu dari nilai minimum harus dianggap sesuai dengan model meminimalkan statistik AIC. Sebagai contoh, dalam [1, hal.221] kita temukan Maka model...
Jadi saya mengerti bahwa pemilihan variabel adalah bagian dari pemilihan model. Tapi apa sebenarnya yang terdiri dari pemilihan model? Apakah lebih dari yang berikut: 1) pilih distribusi untuk model Anda 2) pilih variabel penjelas,? Saya bertanya ini karena saya membaca artikel Burnham &...
Kolega saya ingin menganalisis beberapa data setelah mengubah variabel respons dengan menaikkannya menjadi kekuatan (yaitu,y0,125).1818\frac18y0.125y0.125y^{0.125} Saya tidak nyaman dengan ini, tetapi berjuang untuk mengartikulasikan mengapa. Saya tidak dapat memikirkan alasan mekanistik untuk...
Dari Wikipedia ada definisi Akaike Information Criterion (AIC) sebagai , di mana adalah jumlah parameter dan \ log L adalah log-kemungkinan model.k log LAIC=2k−2logLAIC=2k−2logL AIC = 2k -2 \log L kkklogLlogL\log L Namun, Ekonometrik kami mencatat di universitas yang dihormati bahwa...
Saya melakukan model Regresi Poisson dengan 1 variabel respons dan 6 kovariat. Pemilihan model menggunakan AIC menghasilkan model dengan semua kovariat serta 6 istilah interaksi. Namun BIC, menghasilkan model dengan hanya 2 kovariat dan tidak ada istilah interaksi. Mungkinkah kedua kriteria itu,...
Inti dari AIC atau kriteria informasi lainnya adalah bahwa lebih sedikit lebih baik. Jadi jika saya memiliki dua model M1: y = a0 + XA + e dan M2: y = b0 + ZB + u, dan jika AIC yang pertama (A1) kurang dari yang kedua (A2), maka M1 memiliki lebih cocok dari sudut pandang teori informasi. Tetapi...
AIC didefinisikan sebagai , di mana adalah estimator kemungkinan maksimum dan adalah dimensi ruang parameter. Untuk estimasi , biasanya diabaikan faktor konstan dari kepadatan. Ini adalah faktor yang tidak bergantung pada parameter, untuk menyederhanakan kemungkinan. Di sisi lain, faktor ini sangat...
Dengan rangkaian kovariat dan keluarga distribusi yang sama, bagaimana saya bisa membandingkan model yang memiliki fungsi tautan yang berbeda? Saya pikir jawaban yang benar di sini adalah "AIC / BIC", tetapi saya tidak 100% yakin. Apakah mungkin untuk memiliki model bersarang jika mereka memiliki...
Saya memiliki kumpulan data deret waktu yang saya coba paskan dengan Hidden Markov Model (HMM) untuk memperkirakan jumlah status laten dalam data. Kode pseudo saya untuk melakukan ini adalah sebagai berikut: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ......
Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE),...
Saya ingin membandingkan data yang proporsional di antara tiga kelompok yang berbeda misalnya: ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Mengikuti Wharton dan Hui (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ) Saya pikir saya akan melihat apakah data ini akan lebih baik ditangani dengan...
Bagaimana saya bisa menghitung jumlah parameter dalam jaringan saraf tiruan untuk menghitung
Dokumentasi R untuk keduanya tidak menjelaskan banyak hal. Semua yang bisa saya dapatkan dari tautan ini adalah bahwa menggunakan salah satu dari keduanya harus baik-baik saja. Yang tidak saya dapatkan adalah mengapa mereka tidak sama. Fakta: Fungsi regresi bertahap di R, step()menggunakan...
Baru-baru ini saya memasukkan 4 model regresi berganda untuk data prediktor / respons yang sama. Dua model yang saya cocok dengan regresi Poisson. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(),...
Chris Chatfield, yang banyak buku dan makalahnya yang berkualitas, saya senang membaca, dalam (1) memberikan saran berikut: Sebagai contoh, pilihan antara model deret waktu ARIMA dengan nilai AIC yang rendah dan kira-kira sama mungkin harus dibuat, bukan yang memberikan AIC minimum, tetapi yang...
The Wikipedia Halaman mengatakan bahwa Box-Jenkins adalah metode pas model ARIMA untuk seri waktu. Sekarang, jika saya ingin mencocokkan model ARIMA ke deret waktu, saya akan membuka SAS, menelepon proc ARIMA, menyediakan parameter dan SAS akan memberi saya koefisien AR dan MA. Sekarang, saya dapat...
Saya tidak begitu terbiasa dengan literatur ini, jadi tolong maafkan saya jika ini adalah pertanyaan yang jelas. Karena AIC dan BIC bergantung pada memaksimalkan kemungkinan, tampaknya mereka hanya dapat digunakan untuk membuat perbandingan relatif antara satu set model yang mencoba menyesuaikan...