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...
Según mis resultados, parece que GLM Gamma cumple con la mayoría de los supuestos, pero ¿es una mejora valiosa sobre el LM transformado por registro? La mayoría de la literatura que he encontrado trata sobre Poisson o Binomial GLM. El artículo EVALUACIÓN DE LAS ASUNCIONES DE MODELO LINEAL...
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...
En el libro PRML de Bishop, dice que el sobreajuste es un problema con la Estimación de máxima verosimilitud (MLE), y Bayesian puede evitarlo. Pero creo que el sobreajuste es un problema más sobre la selección del modelo, no sobre el método utilizado para hacer la estimación de parámetros. Es...
Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es una simplificación drástica, pero...
En la literatura, ambos términos a menudo se usan como sinónimos o entretejidos. Ahora estoy tratando de encontrar una distinción clara entre ambos términos. Desde mi punto de vista, una hipótesis generalmente se expresa a través de un modelo. Entonces, incluso si probamos una hipótesis nula versus...
Estoy considerando un espacio grande (pero finito) de modelos de complejidad variable que exploro usando RJMCMC . Lo anterior en el vector de parámetros para cada modelo es bastante informativo. ¿En qué casos (si corresponde) debería preocuparme la paradoja de Jeffreys-Lindley que favorece...
Se ha demostrado que no se recomienda la elección del modelo ABC utilizando factores de Bayes debido a la presencia de un error derivado del uso de estadísticas resumidas. La conclusión en este artículo se basa en el estudio del comportamiento de un método popular para aproximar el factor de Bayes...
Descargo de responsabilidad: Esto es para un proyecto de tarea. Estoy tratando de encontrar el mejor modelo para los precios de los diamantes, dependiendo de varias variables y hasta ahora parece que tengo un modelo bastante bueno. Sin embargo, me he encontrado con dos variables que obviamente son...
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...
Estoy usando PyMC3 para ejecutar modelos bayesianos en mis datos. Soy nuevo en el modelado bayesiano, pero según algunas publicaciones de blogs , Wikipedia y QA de este sitio, parece ser un enfoque válido utilizar el factor Bayes y el criterio BIC para poder elegir qué modelo representa mejor mis...
Últimamente he tratado de aprender más sobre el aprendizaje en línea (¡es absolutamente fascinante!), Y un tema que no he podido entender es cómo pensar en la selección de modelos en contextos fuera de línea en línea. Específicamente, supongamos que entrenamos un clasificadorSSS fuera de línea,...
Obviamente tengo una distribución de valores bimodal, que busco ajustar. Los datos pueden ajustarse bien con 2 funciones normales (bimodal) o con 3 funciones normales. Además, hay una razón física plausible para ajustar los datos con 3. Cuantos más parámetros se introduzcan, más perfecto será el...
Dados los múltiples pliegues de validación cruzada de una regresión logística y las múltiples estimaciones resultantes de cada coeficiente de regresión, ¿cómo se debe medir si un predictor (o conjunto de predictores) es estable y significativo en función de los coeficientes de regresión? ? ¿Es esto...
Estructura de datos > str(data) 'data.frame': 6138 obs. of 10 variables: $ RT : int 484 391 422 516 563 531 406 500 516 578 ... $ ASCORE : num 5.1 4 3.8 2.6 2.7 6.5 4.9 2.9 2.6 7.2 ... $ HSCORE : num 6 2.1 7.9 1 6.9 8.9 8.2 3.6 1.7 8.6 ... $ MVMNT : Factor w/ 2 levels "_Withd","Appr": 2 2...
Tengo una pregunta sobre la comparación de modelos con factores de Bayes. En muchos casos, los estadísticos están interesados en utilizar un enfoque bayesiano con antecedentes inadecuados (por ejemplo, algunos antecedentes de Jeffreys y de referencia). Mi pregunta es, en aquellos casos en que la...
Para formular mejor mi pregunta, he proporcionado algunos de los resultados de un modelo de 16 variables ( fit) y un modelo de 17 variables ( fit2) a continuación (todas las variables predictoras en estos modelos son continuas, donde la única diferencia entre estos modelos es que fitno contiene la...
Supongamos que tengo respuestas bivariadas con correlación significativa. Estoy tratando de comparar las dos formas de modelar estos resultados. Una forma es modelar la diferencia entre los dos resultados: Otra forma es usarlos o
Obtuve tres modelos reducidos de un modelo completo original usando selección hacia adelante eliminación hacia atrás Técnica de penalización L1 (LASSO) Para los modelos obtenidos usando la selección hacia adelante / eliminación hacia atrás, obtuve la estimación validada cruzada del error de...
Entiendo que si tengo dos modelos A y B y A está anidado en B, entonces, dados algunos datos, puedo ajustar los parámetros de A y B usando MLE y aplicar la prueba de razón de probabilidad logarítmica generalizada. En particular, la distribución de la prueba debe ser con grados de libertad, donde es...