He estado leyendo Wagenmakers (2007) Una solución práctica al problema generalizado de los valores de p . Me intriga la conversión de los valores BIC en factores y probabilidades de Bayes. Sin embargo, hasta ahora no tengo una buena idea de qué es exactamente una información de unidad anterior . Le...
El paquete R mclustutiliza BIC como criterio para la selección del modelo de clúster. Según tengo entendido, un modelo con el BIC más bajo debe seleccionarse sobre otros modelos (si solo le importa BIC). Sin embargo, cuando los valores BIC son todos negativos, la Mclustfunción adopta el modelo...
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...
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...
BIC penaliza en función del número de parámetros. ¿Qué pasa si algunos de los parámetros son algún tipo de variables indicadoras binarias? ¿Cuentan como parámetros completos? Pero puedo combinar parámetros binarios en una variable discreta que toma valores en . ¿Deben contarse como parámetros o un...
Me pregunto si hay una buena manera de calcular el criterio de agrupamiento basado en la fórmula BIC, para una salida de k-medias en R? Estoy un poco confundido sobre cómo calcular ese BIC para poder compararlo con otros modelos de agrupación. Actualmente estoy usando la implementación del paquete...
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...
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...
Defina el criterio de información bayesiano como (no dejo caer el constante, , para evitar problemas cuando se compara con la probabilidad marginal)BIC=−2⋅lnL^+k⋅(ln(n)−ln(2π))BIC=−2⋅lnL^+k⋅(ln(n)−ln(2π)) \mathrm{BIC} = {-2 \cdot \ln{\hat L} + k \cdot (\ln(n) - \ln(2 \pi))} −ln(2π)−ln(2π) -...