Al calcular AIC, Un yodo= 2 k - 2 l n LAIC=2k−2lnLAIC = 2k - 2 ln L k significa 'número de parámetros'. Pero, ¿qué cuenta como parámetro? Así por ejemplo en el modelo y= a x + by=ax+by = ax + b ¿A y b siempre se cuentan como parámetros? ¿Qué sucede si no me importa el valor de la intercepción,...
En un pequeño conjunto de datos ( ) con el que estoy trabajando, varias variables me dan una predicción / separación perfecta . Por lo tanto, utilizo la regresión logística de Firth para tratar el problema.n ∼ 100norte∼100n\sim100 Si selecciono el mejor modelo por AIC o BIC , ¿debo incluir el...
Digamos que tenemos que GLMMs mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Estos modelos no están anidados en el sentido habitual de: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A + B + (1|g), data = dat) por lo que no...
Después de leer "Explicar o predecir " de Galit Shmueli (2010), me sorprende una aparente contradicción. Hay tres premisas, Elección del modelo basado en AIC versus BIC (final de p. 300 - comienzo de p. 301): simplemente, AIC debe usarse para seleccionar un modelo destinado a predicción, mientras...
Esta pregunta es un seguimiento o intento de aclarar la posible confusión con respecto a un tema que yo y muchos otros encontramos un poco difícil, con respecto a la diferencia entre AIC y BIC. En una muy buena respuesta de @Dave Kellen sobre este tema ( /stats//a/767/30589 ) leemos: Su pregunta...
La esencia de mi pregunta es esta: Sea una variable aleatoria normal multivariante con media μ y matriz de covarianza Σ . Sea Z : = log ( Y ) , es decir, Z i = log ( Y i ) , i ∈ { 1 , ... , n } . ¿Cómo comparo el AIC de un modelo ajustado a las realizaciones observadas de Y versus un modelo...
He leído innumerables publicaciones en este sitio que están increíblemente en contra del uso de la selección gradual de variables usando cualquier tipo de criterio, ya sea basado en valores p, AIC, BIC, etc. Entiendo por qué estos procedimientos son en general bastante pobres para la selección de...
Acabo de encontrarme con el "criterio de información de Akaike", y noté esta gran cantidad de literatura sobre la selección de modelos (también parecen existir cosas como BIC). ¿Por qué los métodos modernos de aprendizaje automático no aprovechan estos criterios de selección de modelos BIC y...
(Esta pregunta puede parecer más adecuada para la Filosofía SE. Espero que los estadísticos puedan aclarar mis ideas erróneas sobre las declaraciones de Box y Shmueli, por lo tanto, la estoy publicando aquí). George Box (de la fama de ARIMA) dijo: "Todos los modelos están equivocados, pero...
He intentado calcular el AIC de una regresión lineal en R pero sin usar la AICfunción, así: lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 Sin embargo, AICle da un valor
He estado estudiando estadísticas de muchos libros durante los últimos 3 años, y gracias a este sitio aprendí mucho. Sin embargo, una pregunta fundamental sigue sin respuesta para mí. Puede tener una respuesta muy simple o muy difícil, pero sé con certeza que requiere una comprensión profunda de...
Tengo algunas preguntas sobre el AIC y espero que me puedan ayudar. Apliqué la selección del modelo (hacia atrás o hacia adelante) según el AIC en mis datos. Y algunas de las variables seleccionadas terminaron con valores p> 0.05. Sé que la gente dice que deberíamos seleccionar modelos basados...
Mi comprensión general es que AIC trata con el equilibrio entre la bondad de ajuste del modelo y la complejidad del modelo. Un yoC= 2 k - 2 l n ( L )UNyoC=2k-2lnorte(L)AIC =2k -2ln(L) kkk = número de parámetros en el modelo LLL = probabilidad El criterio de información bayesiano BIC está...
Como motivado por el cambio reciente de la estadística de selección de modelo por defecto en el paquete de pronóstico de R de AIC a AICc, tengo curiosidad por saber si este último es aplicable donde sea que esté el primero. Tengo una serie de preguntas al respecto y aquí está la primera. Sé que...
He estado tratando de aprender y aplicar los modelos ARIMA. He estado leyendo un excelente texto sobre ARIMA de Pankratz - Pronósticos con caja univariante - Modelos Jenkins: conceptos y casos . En el texto, el autor enfatiza especialmente el principio de parsimonia en la elección de los modelos...
Estoy ejecutando un modelo logístico. El conjunto de datos del modelo real tiene más de 100 variables, pero elijo un conjunto de datos de prueba en el que hay alrededor de 25 variables. Antes de eso también hice un conjunto de datos que tenía 8-9 variables. Me dicen que los valores AIC y SC se...
Tanto la prueba de razón de probabilidad como el AIC son herramientas para elegir entre dos modelos y ambos se basan en la probabilidad de registro. Pero, ¿por qué la prueba de razón de probabilidad no se puede usar para elegir entre dos modelos no anidados, mientras que AIC
Estoy haciendo algunos pronósticos en R usando el paquete de pronósticos de Rob Hyndman . El papel que pertenece al paquete se puede encontrar aquí . En el documento, después de explicar los algoritmos de pronóstico automático, los autores implementan los algoritmos en el mismo conjunto de datos....
Digamos que tengo un problema de selección de modelo y estoy tratando de usar AIC o BIC para evaluar los modelos. Esto es sencillo para los modelos que tienen algún número de parámetros con valores reales.kkk Sin embargo, ¿qué sucede si uno de nuestros modelos (por ejemplo, el modelo Mallows )...
Quiero calcular el AICc de un modelo de regresión de cresta. El problema es el número de parámetros. Para la regresión lineal, la mayoría de las personas sugiere que el número de parámetros es igual al número de coeficientes estimados más sigma (la varianza del error). Cuando se trata de regresión...