Bei der Berechnung von AIC AIC=2k−2lnLAIC=2k−2lnLAIC = 2k - 2 ln L k bedeutet "Anzahl der Parameter". Aber was zählt als Parameter? So zum Beispiel im Modell y=ax+by=ax+by = ax + b Werden a und b immer als Parameter gezählt? Was ist, wenn mir der Wert des Abschnitts egal ist, kann ich ihn...
In einem kleinen Datensatz ( ), mit dem ich arbeite, geben mir mehrere Variablen eine perfekte Vorhersage / Trennung . Ich benutze daher die logistische Regression von Firth , um das Problem zu lösen.n ≤ 100n∼100n\sim100 Wenn ich das beste Modell nach AIC oder BIC auswähle , sollte ich bei der...
Sagen wir, wir müssen GLMMs mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Diese Modelle sind nicht im üblichen Sinne verschachtelt: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A + B + (1|g), data = dat) Also können wir...
Nachdem ich Galit Shmuelis "To Explain or to Predict" (2010) gelesen habe, wundere ich mich über einen offensichtlichen Widerspruch. Es gibt drei Räumlichkeiten, AIC versus BIC-basierte Modellauswahl (Ende S. 300 - Beginn S. 301): Einfach ausgedrückt, AIC sollte zur Auswahl eines Modells verwendet...
Diese Frage ist ein Follow-up oder ein Versuch, mögliche Verwirrung in Bezug auf ein Thema zu beseitigen, das ich und viele andere aufgrund des Unterschieds zwischen AIC und BIC als etwas schwierig empfinde. In einer sehr netten Antwort von @ Dave Kellen zu diesem Thema ( /stats//a/767/30589 )...
Das Wesentliche meiner Frage ist: Sei eine multivariate normale Zufallsvariable mit Mittelwert und Kovarianzmatrix . Sei , dh . Wie vergleiche ich den AIC eines Modells, das mit beobachteten Realisierungen von übereinstimmt, mit einem Modell, das mit beobachteten Realisierungen von ? μ Σ Z : = log...
Ich habe unzählige Beiträge auf dieser Site gelesen, die unglaublich gegen die schrittweise Auswahl von Variablen mit beliebigen Kriterien wie p-Werten, AIC, BIC usw. sind. Ich verstehe, warum diese Verfahren im Allgemeinen ziemlich schlecht für die Auswahl von Variablen sind. Gungs wahrscheinlich...
Ich bin gerade auf das "Akaike-Informationskriterium" gestoßen und habe diese große Menge an Literatur zur Modellauswahl bemerkt (auch Dinge wie BIC scheinen zu existieren). Warum nutzen moderne Methoden des maschinellen Lernens diese Auswahlkriterien für BIC- und AIC-Modelle
(Diese Frage scheint für die Philosophy SE besser geeignet zu sein. Ich hoffe, dass Statistiker meine Missverständnisse über die Aussagen von Box und Shmueli klären können, daher veröffentliche ich sie hier.) George Box (von ARIMA) sagte: "Alle Modelle sind falsch, aber einige sind nützlich." Galit...
Ich habe versucht, den AIC einer linearen Regression in R zu berechnen, ohne die AICFunktion zu verwenden: lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 Allerdings AICgibt einen anderen...
Ich habe in den letzten 3 Jahren Statistiken aus vielen Büchern studiert und dank dieser Seite viel gelernt. Dennoch bleibt für mich eine grundlegende Frage offen. Es mag eine sehr einfache oder eine sehr schwierige Antwort geben, aber ich weiß, dass es ein tiefes Verständnis der Statistik...
Mein allgemeines Verständnis ist, dass sich AIC mit dem Kompromiss zwischen der Anpassungsgüte des Modells und der Komplexität des Modells befasst. AIC=2k−2ln(L)AIC=2k−2ln(L)AIC =2k -2ln(L) kkk = Anzahl der Parameter im Modell LLL = Wahrscheinlichkeit Das Bayes'sche Informationskriterium BIC ist...
Ich habe einige Fragen zum AIC und hoffe, dass Sie mir helfen können. Ich habe die Modellauswahl (vorwärts oder rückwärts) basierend auf dem AIC auf meine Daten angewendet. Und einige der ausgewählten Variablen haben am Ende einen p-Wert> 0,05. Ich weiß, dass die Leute sagen, wir sollten Modelle...
Angesichts der jüngsten Änderung der Standardmodellauswahlstatistik im Prognosepaket des R von AIC auf AICc bin ich gespannt, ob letzteres tatsächlich überall anwendbar ist. Ich habe diesbezüglich eine Reihe von Fragen, und hier ist die erste. Ich weiß, dass das bekannte Buch in (1) von Burnham und...
Ich betreibe ein Logistikmodell. Der tatsächliche Modelldatensatz enthält mehr als 100 Variablen, aber ich wähle einen Testdatensatz aus, in dem sich etwa 25 Variablen befinden. Davor habe ich auch einen Datensatz mit 8-9 Variablen erstellt. Mir wurde gesagt, dass AIC- und SC-Werte verwendet werden...
Mir ist klar, dass dieses Thema schon einige Male vorgekommen ist , aber ich bin mir immer noch unsicher, wie ich meine Regressionsergebnisse am besten interpretieren kann. Ich habe einen sehr einfachen Datensatz, bestehend aus einer Spalte mit x-Werten und einer Spalte mit y-Werten , aufgeteilt...
Sowohl der Likelihood-Ratio-Test als auch der AIC sind Werkzeuge zur Auswahl zwischen zwei Modellen, und beide basieren auf der Log-Likelihood. Aber warum kann der Likelihood-Ratio-Test nicht verwendet werden, um zwischen zwei nicht verschachtelten Modellen zu wählen, während AIC dies...
Ich habe versucht, ARIMA-Modelle zu lernen und anzuwenden. Ich habe einen ausgezeichneten ARIMA-Text von Pankratz gelesen - Forecasting with Univariate Box - Jenkins Models: Concepts and Cases . Der Autor betont im Text insbesondere das Prinzip der Sparsamkeit bei der Auswahl von ARIMA-Modellen....
Ich mache eine Prognose in R mit Rob Hyndmans Prognosepaket . Das zum Paket gehörende Papier finden Sie hier . In dem Artikel implementieren die Autoren die Algorithmen nach der Erläuterung der automatischen Vorhersagealgorithmen auf demselben Datensatz. Nach der Schätzung eines exponentiellen...
Soweit ich weiß, ist die Variablenauswahl basierend auf p-Werten (zumindest im Regressionskontext) stark fehlerhaft. Es sieht so aus, als ob die Variablenauswahl basierend auf AIC (oder ähnlichem) auch von einigen aus ähnlichen Gründen als fehlerhaft angesehen wird, obwohl dies ein wenig unklar...