Ich habe Wagenmakers (2007) gelesen. Eine praktische Lösung für das allgegenwärtige Problem der p-Werte . Ich bin fasziniert von der Umwandlung von BIC-Werten in Bayes-Faktoren und -Wahrscheinlichkeiten. Bisher habe ich jedoch keine guten Kenntnisse darüber, was genau eine Einheiteninformation...
Das R-Paket mclustverwendet BIC als Kriterium für die Auswahl des Clustermodells. Nach meinem Verständnis sollte ein Modell mit dem niedrigsten BIC gegenüber anderen Modellen ausgewählt werden (wenn Sie sich nur für BIC interessieren). Wenn jedoch alle BIC-Werte negativ sind, Mclustwird...
Ich bin mit dieser Literatur nicht so vertraut. Bitte verzeihen Sie mir, wenn dies eine offensichtliche Frage ist. Da AIC und BIC von der Maximierung der Wahrscheinlichkeit abhängen, können sie anscheinend nur verwendet werden, um relative Vergleiche zwischen einer Reihe von Modellen anzustellen,...
BIC bestraft basierend auf der Anzahl der Parameter. Was ist, wenn einige der Parameter binäre Indikatorvariablen sind? Zählen diese als vollständige Parameter? Aber ich kann Binärparameter zu einer diskreten Variablen kombinieren , die Werte in annimmt . Sollen diese als Parameter oder als ein...
In Zeitreihenmodellen wie ARMA-GARCH werden zur Auswahl einer geeigneten Verzögerung oder Reihenfolge des Modells verschiedene Informationskriterien wie AIC, BIC, SIC usw. verwendet. Meine Frage ist sehr einfach: Warum verwenden wir nicht angepasstes , um ein geeignetes Modell auszuwählen? Wir...
Ich frage mich, ob es eine gute Möglichkeit gibt, das Clustering-Kriterium basierend auf der BIC-Formel für eine k-Mittelwert-Ausgabe in R zu berechnen. Ich bin etwas verwirrt darüber, wie ich diesen BIC berechnen soll, damit ich ihn mit anderen Clustering-Modellen vergleichen kann. Derzeit...
Im Wikipedia-Eintrag für das Akaike-Informationskriterium lesen wir unter Vergleich mit BIC (Bayesianisches Informationskriterium), dass ... AIC / AICc hat theoretische Vorteile gegenüber BIC ... AIC / AICc leitet sich aus Informationsprinzipien ab; BIC ist nicht ... BIC hat einen Prior von 1 / R...
Ich bin kürzlich auf mehrere "informelle" Quellen gestoßen, die darauf hinweisen, dass wir unter bestimmten Umständen, wenn wir den AIC oder BIC zum Trainieren eines Zeitreihenmodells verwenden, die Daten nicht in Test und Training aufteilen müssen - wir können alle verwenden die Daten für das...
Definieren des Bayesian Informationskriterium als B I C = - 2 ⋅ lnL.^+ k ⋅ ( ln( n ) - ln( 2 π) )B.ichC.=- -2⋅lnL.^+k⋅(ln(n)- -ln(2π)) \mathrm{BIC} = {-2 \cdot \ln{\hat L} + k \cdot (\ln(n) - \ln(2 \pi))} (I nicht die Konstante fallen, , zu vermeiden , wenn Probleme gleich der...
Zwei bekannte (und verwandte) Messgrößen für die Modellkomplexität aus der Statistik sind das Akaike Information Criterion (AIC) und das Bayesian Information Criterion (BIC). Wann könnte AIC = BIC
Ich verwende ein Modell mit mehreren Regressionen und möchte AIC und BIC verwenden, um Modelle auszuwählen. Ich stelle jedoch fest, dass beide Maßnahmen nicht die Anzahl der Variablen berücksichtigen, aus denen wir auswählen können, sondern nur die Anzahl der ausgewählten Variablen. Wenn ich viele,...
TL; DR: Welches ist für BIC in der logistischen Regression richtig, das aggregierte Binomial oder Bernoulli ?NNNNNN UPDATES UNTEN Angenommen, ich habe einen Datensatz, auf den ich die logistische Regression anwenden möchte. Nehmen wir zum Beispiel an, es gibt Gruppen mit jeweils Teilnehmern, also...