Als «bic» getaggte Fragen

Sowohl der AIC als auch der BIC sind Methoden zur Bewertung der Modellanpassung, die für die Anzahl der geschätzten Parameter bestraft werden. Wie ich es verstehe, bestraft BIC Modelle mehr für freie Parameter als AIC. Gibt es neben einer Präferenz, die auf der Stringenz der Kriterien basiert,...

Auf P. 34 seiner PRNN Brian Ripley kommentiert: "Der AIC wurde von Akaike (1974) als 'An Information Criterion' bezeichnet, obwohl allgemein angenommen wird, dass der A für Akaike steht." Tatsächlich erklärt Akaike (1974, S. 719) dies bei der Einführung der AIC-Statistik "IC stands for information...

Ich benutze normalerweise BIC, da ich verstehe, dass es Parsimonie stärker schätzt als AIC. Ich habe mich jetzt jedoch für einen umfassenderen Ansatz entschieden und möchte auch AIC verwenden. Ich weiß, dass Raftery (1995) gute Richtlinien für BIC-Unterschiede vorgelegt hat: 0-2 ist schwach, 2-4...

Ist es möglich, AIC- oder BIC-Werte für Lasso-Regressionsmodelle und andere regulierte Modelle zu berechnen, bei denen Parameter nur teilweise in die Gleichung eingehen? Wie bestimmt man die Freiheitsgrade? Ich verwende R, um Lasso-Regressionsmodelle mit der glmnet()Funktion aus dem glmnetPaket zu...

Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...

In einer Frage an anderer Stelle auf dieser Website wurde in mehreren Antworten darauf hingewiesen, dass die AIC der LOO-Kreuzvalidierung und die BIC der K-fachen Kreuzvalidierung entspricht. Gibt es eine Möglichkeit, dies in R empirisch zu demonstrieren, sodass die mit LOO und K-fach verbundenen...

Ich suche Beispiele für die Interpretation von AIC-Schätzungen (Akaike-Informationskriterium) und BIC-Schätzungen (Bayes-Informationskriterium). Kann ein negativer Unterschied zwischen BICs als hintere Gewinnchance eines Modells gegenüber dem anderen interpretiert werden? Wie kann ich das in...

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 )...

(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 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

Ich analysiere einen Datensatz unter Verwendung eines gemischten Effektmodells mit einem festen Effekt (Bedingung) und zwei zufälligen Effekten (Teilnehmer aufgrund des innerhalb des Motivs und des Paares). Das Modell wurde mit dem erzeugten lme4Paket:

Ich lerne etwas über Splines aus dem Buch "Die Elemente des statistischen Lernens, Data Mining, Inferenz und Vorhersage" von Hastie et al. Ich habe auf Seite 145 festgestellt, dass natürliche kubische Splines jenseits der Grenzknoten linear sind. Es gibt Knoten, in den Splines und das Folgende wird...

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...

Angenommen, ich habe ein Modellauswahlproblem und versuche, die Modelle mit AIC oder BIC zu bewerten. Dies ist unkompliziert für Modelle mit der Nummer kkk reellwertigen Parametern. Was ist jedoch, wenn eines unserer Modelle (z. B. das Mallows-Modell ) eine Permutation plus einige reelle Parameter...

Ich versuche derzeit, den BIC für meinen Spielzeugdatensatz (ofc iris (:)) zu berechnen. Ich möchte die hier gezeigten Ergebnisse reproduzieren (Abb. 5). Dieses Papier ist auch meine Quelle für die BIC-Formeln. Ich habe 2 Probleme damit: Notation: nichnichn_i = Anzahl der Elemente in...

Ich verstehe also, dass die Variablenauswahl Teil der Modellauswahl ist. Woraus besteht die Modellauswahl genau? Ist es mehr als das Folgende: 1) Wählen Sie eine Distribution für Ihr Modell 2) erklärende Variablen wählen,? Ich frage dies, weil ich einen Artikel von Burnham & Anderson lese : AIC...

Ich habe einen Zeitreihendatensatz, an den ich ein Hidden Markov Model (HMM) anpasse, um die Anzahl der latenten Zustände in den Daten abzuschätzen. Mein Pseudocode dafür ist der folgende: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states =...

Ich führe ein Poisson-Regressionsmodell mit 1 Antwortvariablen und 6 Kovariaten durch. Die Modellauswahl mit AIC ergibt ein Modell mit allen Kovariaten sowie 6 Interaktionstermen. Der BIC führt jedoch zu einem Modell mit nur 2 Kovariaten und keinen Interaktionstermen. Ist es möglich, dass die...

Ich möchte BIC für die HMM-Modellauswahl verwenden: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Wie zähle ich die Anzahl der Parameter im HMM-Modell? Stellen Sie sich ein einfaches HMM mit zwei Zuständen vor, in dem die folgenden Daten vorliegen: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 3 3 2 3 2 1 2...