Angenommen, ich habe ein Modellauswahlproblem und versuche, die Modelle mit AIC oder BIC zu bewerten. Dies ist unkompliziert für Modelle mit der Nummer reellwertigen Parametern.
Was ist jedoch, wenn eines unserer Modelle (z. B. das Mallows-Modell ) eine Permutation plus einige reelle Parameter anstelle von reellen Parametern aufweist? Ich kann immer noch die Wahrscheinlichkeit über die Modellparameter maximieren, zum Beispiel eine Permutation und einen Parameter . Doch wie viele Parameter tut Zählung in Richtung zur Berechnung AIC / BIC?π erhalten
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Ich habe keine Beweise, aber es scheint richtig. Vielleicht lohnt es sich, es numerisch zu versuchen?
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