Me siento abrumado después de intentar profundizar en la literatura sobre cómo ejecutar mi análisis de modelo mixto luego de usar AIC para seleccionar el mejor modelo o modelos. No creo que mis datos sean tan complicados, pero estoy buscando confirmación de que lo que he hecho es correcto y luego...
Esta pregunta / tema surgió en una discusión con un colega y estaba buscando algunas opiniones sobre esto: Estoy modelando algunos datos usando una regresión logística de efectos aleatorios, más precisamente una regresión logística de intercepción aleatoria. Para los efectos fijos tengo 9...
En un comentario a la respuesta a esta pregunta , se afirmó que usar AIC en la selección del modelo era equivalente a usar un valor p de 0.154. Lo probé en R, donde utilicé un algoritmo de selección de subconjuntos "hacia atrás" para descartar variables de una especificación completa. Primero,...
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5...
Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con...
Tengo modelos como este: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) m1 <- lm(y ~...
AIC se recomienda con frecuencia como criterio para comparar modelos para pronósticos de series de tiempo. Vea, por ejemplo, esto en el contexto de los modelos de regresión dinámica : El AIC se puede calcular para el modelo final, y este valor se puede usar para determinar los mejores...
En modelos de series de tiempo, como ARMA-GARCH, para seleccionar el retraso u orden apropiado del modelo, se utilizan diferentes criterios de información, como AIC, BIC, SIC, etc. Mi pregunta es muy simple, ¿por qué no usamos ajustado para elegir el modelo apropiado? Podemos seleccionar un...
Los valores típicos de AIC que he visto para modelos logísticos están en miles, al menos cientos. Por ejemplo, en http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/ el AIC es 727.39 Si bien siempre se dice que AIC debe usarse solo para comparar modelos, quería entender qué...
Estoy un poco desconcertado por una fórmula presentada en "Introducción al aprendizaje estadístico" de Hastie. En el Capítulo 6, página 212 (sexta impresión, disponible aquí ), se indica que: Un yoC=R SSnorteσ^2+2 dnorteAIC=RSSnσ^2+2dnAIC = \frac{RSS}{n\hat\sigma^2} + \frac{2d}{n} Para modelos...
En la entrada de Wikipedia para el criterio de información de Akaike , leemos en Comparación con BIC (criterio de información bayesiano) que ... AIC / AICc tiene ventajas teóricas sobre BIC ... AIC / AICc se deriva de principios de información; BIC no es ... BIC tiene un previo de 1 / R (donde R...
He usado auto.arima para ajustar un modelo de serie temporal (una regresión lineal con errores ARIMA, como se describe en el sitio de Rob Hyndman ). Cuando termine, el resultado informa que el mejor modelo tiene un (5,1,0) con estructura de deriva. e informa los valores de los criterios de...
Aunque los méritos de la selección de modelos por pasos se han discutido anteriormente, no me queda claro qué es exactamente " selección de modelos por pasos " o " regresión por pasos ". Pensé que lo entendía, pero ya no estoy tan seguro. Entiendo que estos dos términos son sinónimos (al menos en...
Asintóticamente, minimizar el AIC es equivalente a minimizar el MSE de validación cruzada de dejar uno fuera para los datos de sección transversal [ 1 ]. Entonces, cuando tenemos AIC, ¿por qué uno usa el método de dividir los datos en conjuntos de capacitación, validación y prueba para medir las...
Mi pregunta está relacionada con el hilo Valores negativos para AIC en el Modelo mixto general . A menudo obtengo valores negativos de AIC del software que uso. Lo noto más cuando estoy haciendo series de tiempo. Pero aquí está lo que no entiendo. Al definir el AIC
Recientemente me he encontrado con varias fuentes "informales" que indican que, en algunas circunstancias, si usamos el AIC o el BIC para entrenar un modelo de serie temporal, no necesitamos dividir los datos en prueba y entrenamiento, podemos usar todos Los datos para el entrenamiento. (Las...
Necesito una explicación de una oración sobre el uso de la AIC en la construcción de modelos. Hasta ahora tengo "En pocas palabras, el AIC es una medida relativa de la cantidad de variación observada explicada por diferentes modelos y permite la corrección de la complejidad del modelo". Cualquier...