BIC adalah akronim untuk Kriteria Informasi Bayesian. BIC adalah salah satu metode perbandingan model. Lihat juga AIC
AIC dan BIC adalah kedua metode menilai model yang dikenakan sanksi untuk jumlah parameter yang diestimasi. Seperti yang saya pahami, BIC menghukum model lebih banyak untuk parameter gratis daripada AIC. Di luar preferensi berdasarkan ketatnya kriteria, apakah ada alasan lain untuk memilih AIC...
Pada p. 34 dari PRNN- nya Brian Ripley berkomentar bahwa "AIC dinamai oleh Akaike (1974) sebagai 'Kriteria Informasi' walaupun tampaknya secara umum diyakini bahwa A adalah singkatan dari Akaike". Memang, ketika memperkenalkan statistik AIC, Akaike (1974, p.719) menjelaskan hal itu "IC stands for...
Saya biasanya menggunakan BIC karena pemahaman saya adalah bahwa nilai-nilai parsimony lebih kuat daripada AIC. Namun, saya telah memutuskan untuk menggunakan pendekatan yang lebih komprehensif sekarang dan ingin menggunakan AIC juga. Saya tahu bahwa Raftery (1995) menyajikan pedoman yang bagus...
Apakah mungkin untuk menghitung nilai AIC atau BIC untuk model regresi laso dan model yang diregulasi lainnya di mana parameter hanya sebagian memasukkan persamaan. Bagaimana seseorang menentukan derajat kebebasan? Saya menggunakan R agar sesuai dengan model regresi laso dengan glmnet()fungsi dari...
Saya akan menjelaskan masalah saya dengan sebuah contoh. Misalkan Anda ingin memprediksi penghasilan seseorang yang diberikan beberapa atribut: {Usia, Jenis Kelamin, Negara, Wilayah, Kota}. Anda memiliki dataset pelatihan seperti itu train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...
Dalam sebuah pertanyaan di tempat lain di situs ini, beberapa jawaban menyebutkan bahwa AIC setara dengan validasi silang leave-one-out (LOO) dan bahwa BIC setara dengan validasi silang K-fold. Apakah ada cara untuk secara empiris menunjukkan ini dalam R sehingga teknik yang terlibat dalam LOO dan...
Saya mencari contoh bagaimana menafsirkan estimasi AIC (kriteria informasi Akaike) dan BIC (kriteria informasi Bayesian). Bisakah perbedaan negatif antara BIC ditafsirkan sebagai peluang posterior dari satu model di atas yang lain? Bagaimana saya bisa mengatakannya dengan kata-kata? Misalnya BIC...
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...
(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 belajar tentang splines dari buku "Elemen-elemen Pembelajaran Statistik, Penambangan, Inferensi, dan Prediksi" oleh Hastie et al. Saya menemukan pada halaman 145 bahwa splines kubik alami adalah linier di luar simpul batas. Ada KKK knot, ξ1,ξ2,...ξKξ1,ξ2,...ξK\xi_1, \xi_2, ... \xi_K dalam...
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
Saya menganalisis set data menggunakan model efek campuran dengan satu efek tetap (kondisi) dan dua efek acak (peserta karena desain subjek dan pasangan dalam). Model ini dihasilkan dengan lme4paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Selanjutnya, saya...
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...
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...
Saat ini saya mencoba menghitung BIC untuk kumpulan data mainan saya (ofc iris (:). Saya ingin mereproduksi hasil seperti yang ditunjukkan di sini (Gbr. 5). Makalah itu juga merupakan sumber saya untuk formula BIC. Saya memiliki 2 masalah dengan ini: Notasi: nsayanin_i = jumlah elemen dalam...
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 &...
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 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,...
Saya ingin menggunakan BIC untuk pemilihan model HMM: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Jadi bagaimana cara menghitung jumlah parameter dalam model HMM. Pertimbangkan HMM 2-negara sederhana, di mana kami memiliki data berikut: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 3 3 2 3 2 1 2 2 3 4 5 5...