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 )...
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
Me doy cuenta de que este tema ha aparecido varias veces antes, por ejemplo , aquí , pero todavía no estoy seguro de cómo interpretar mejor mi salida de regresión. Tengo un conjunto de datos muy simple, que consiste en una columna de valores xy una columna de valores y , divididos en dos grupos...
Está bien establecido, al menos entre los estadísticos de algún calibre más alto, que los modelos con los valores del estadístico AIC dentro de un cierto umbral del valor mínimo deben considerarse apropiados como el modelo que minimiza el estadístico AIC. Por ejemplo, en [1, p.221] encontramos...
Entonces entiendo que la selección de variables es parte de la selección del modelo. Pero, ¿en qué consiste exactamente la selección del modelo? ¿Es más que lo siguiente: 1) elige una distribución para tu modelo 2) elegir variables explicativas,? Pregunto esto porque estoy leyendo un artículo de...
Mi colega quiere analizar algunos datos después de transformar la variable de respuesta elevándola a la potencia de (es decir, ). y0.1251818\frac18y0,125y0.125y^{0.125} Me siento incómodo con esto, pero me cuesta articular por qué. No se me ocurre ninguna razón mecanicista para esta...
De Wikipedia hay una definición del Criterio de información de Akaike (AIC) como , donde k es el número de parámetros y log L es la probabilidad de registro del modelo.Un yoC= 2 k - 2 logLAIC=2k−2logL AIC = 2k -2 \log L kkkIniciar sesiónLlogL\log L Sin embargo, nuestros notas Econometría en un...
Estoy realizando un modelo de regresión de Poisson con 1 variable de respuesta y 6 covariables. La selección del modelo usando AIC da como resultado un modelo con todas las covariables, así como 6 términos de interacción. Sin embargo, el BIC da como resultado un modelo con solo 2 covariables y sin...
El punto central de AIC o cualquier otro criterio de información es que menos es mejor. Entonces, si tengo dos modelos M1: y = a0 + XA + e y M2: y = b0 + ZB + u, y si el AIC del primero (A1) es menor que el del segundo (A2), entonces M1 tiene un mejor ajuste desde el punto de vista de la teoría de...
El AIC se define como , donde θ es el estimador de máxima verosimilitud y p es la dimensión del espacio de parámetros. Para la estimación de θUn yoC= - 2 log( L ( θ^) ) + 2 pUNyoC=-2Iniciar sesión(L(θ^))+2pagAIC=-2 \log(L(\hat\theta))+2pθ^θ^\hat\thetapagpagpθθ\theta, generalmente se descuida el...
Dado el mismo conjunto de covariables y familia de distribución, ¿cómo puedo comparar modelos con diferentes funciones de enlace? Creo que la respuesta correcta aquí es "AIC / BIC", pero no estoy 100% seguro. ¿Es posible tener modelos anidados si tienen un enlace
Tengo un conjunto de datos de series temporales en el que estoy tratando de ajustar un Modelo de Markov Oculto (HMM) para estimar el número de estados latentes en los datos. Mi pseudo código para hacer esto es el siguiente: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states...
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <-...
Quiero comparar datos que proporciones entre tres grupos diferentes, por ejemplo: ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Siguiendo a Wharton y Hui (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ), pensé que vería si estos datos se tratarían mejor utilizando un logit transformado. Cuando...
¿Cómo puedo calcular el número de parámetros en una red neuronal artificial para calcular su
La documentación de R para cualquiera no arroja mucha luz. Todo lo que puedo obtener de este enlace es que usar cualquiera de los dos debería estar bien. Lo que no entiendo es por qué no son iguales. Hecho: La función de regresión gradual en R, step()usa extractAIC(). Curiosamente, ejecutar un...
Recientemente ajusté 4 modelos de regresión múltiple para los mismos datos de predicción / respuesta. Dos de los modelos que calzo con regresión de Poisson. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2,...
Chris Chatfield, cuyos muchos libros y documentos de calidad que disfruté leyendo, en (1) da el siguiente consejo: Por ejemplo, la elección entre los modelos de series temporales ARIMA con valores bajos y aproximadamente iguales del AIC probablemente debería hacerse, no en lo que da el AIC...
La página de Wikipedia dice que Box-Jenkins es un método para ajustar un modelo ARIMA a una serie temporal. Ahora, si quiero ajustar un modelo ARIMA a una serie temporal, abriré SAS, llamaré proc ARIMA, proporcionaré los parámetros y SAS me dará los coeficientes AR y MA. Ahora, puedo probar...
No estoy tan familiarizado con esta literatura, así que perdóneme si esta es una pregunta obvia. Dado que AIC y BIC dependen de maximizar la probabilidad, parece que solo se pueden usar para hacer comparaciones relativas entre un conjunto de modelos que intentan ajustarse a un conjunto de datos...