Questions marquées «aic»

AIC signifie Akaike Information Criterion, qui est une technique utilisée pour sélectionner le meilleur modèle dans une classe de modèles en utilisant une probabilité pénalisée. Un AIC plus petit implique un meilleur modèle.

Calcul de l'AIC «à la main» dans R

J'ai essayé de calculer l'AIC d'une régression linéaire dans R mais sans utiliser la AICfonction, comme ceci: lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 Cependant, AICdonne une valeur différente: AIC(lm_mtcars) [1] 190.7999 Quelqu'un pourrait-il me dire ce que je fais mal?

15 r aic information-theory

Le livre de Burnham-Anderson sur l'inférence multimodèle peut-il être recommandé?

Comme motivé par le récent changement de la statistique de sélection de modèle par défaut dans l'ensemble de prévisions du R de AIC à AICc, je suis curieux de savoir si ce dernier est effectivement applicable où que ce soit le premier. J'ai une série de questions à ce sujet …

14 model-selection references aic

Pourquoi appliquer la sélection de modèle en utilisant AIC me donne des valeurs de p non significatives pour les variables

J'ai quelques questions sur l'AIC et j'espère que vous pourrez m'aider. J'ai appliqué la sélection de modèle (en arrière ou en avant) en fonction de l'AIC sur mes données. Et certaines des variables sélectionnées se sont retrouvées avec des valeurs de p> 0,05. Je sais que les gens disent que …

14 model-selection p-value aic

AIC, BIC et GCV: quel est le meilleur pour prendre une décision dans les méthodes de régression pénalisées?

Ma compréhension générale est que l' AIC traite de l'arbitrage entre la qualité de l'ajustement du modèle et la complexité du modèle. A jeC= 2 k - 2 l n ( L )UNEjeC=2k-2ln(L)AIC =2k -2ln(L) = nombre de paramètres dans le modèlekkk = vraisemblanceLLL Le critère d'information bayésien BIC est …

14 cross-validation lasso aic ridge-regression bic

Approches conflictuelles de la sélection des variables: AIC, valeurs p ou les deux?

D'après ce que je comprends, la sélection de variables basée sur les valeurs de p (au moins dans le contexte de régression) est très imparfaite. Il semble que la sélection de variables basée sur AIC (ou similaire) soit également considérée comme imparfaite par certains, pour des raisons similaires, bien que …

13 hypothesis-testing multiple-regression feature-selection model-selection aic

Les modèles identifiés par auto.arima () sont-ils parcimonieux?

J'ai essayé d'apprendre et d'appliquer des modèles ARIMA. J'ai lu un excellent texte sur ARIMA de Pankratz - Prévision avec boîte univariée - Modèles Jenkins: concepts et cas . Dans le texte, l'auteur insiste particulièrement sur le principe de parcimonie dans le choix des modèles ARIMA. J'ai commencé à jouer …

13 time-series forecasting arima aic automatic-algorithms

AIC / BIC: combien de paramètres compte une permutation?

Disons que j'ai un problème de sélection de modèle et j'essaie d'utiliser AIC ou BIC pour évaluer les modèles. C'est simple pour les modèles qui ont un certain nombre kkk de paramètres à valeur réelle. Cependant, que se passe-t-il si l'un de nos modèles (par exemple, le modèle Mallows ) …

13 modeling maximum-likelihood aic fitting bic

Sélection de modèles non imbriqués

Le test du rapport de vraisemblance et l'AIC sont tous deux des outils pour choisir entre deux modèles et les deux sont basés sur le log-vraisemblance. Mais pourquoi le test du rapport de vraisemblance ne peut-il pas être utilisé pour choisir entre deux modèles non imbriqués alors que l'AIC le …

13 aic likelihood-ratio nested-models

Comprendre les critères AIC et Schwarz

Je gère un modèle logistique. L'ensemble de données du modèle réel comporte plus de 100 variables, mais je choisis un ensemble de données de test dans lequel il y a environ 25 variables. Avant cela, j'ai également créé un ensemble de données contenant 8 à 9 variables. On me dit …

13 model-selection logistic aic

AIC de régression de crête: degrés de liberté vs nombre de paramètres

Je veux calculer l'AICc d'un modèle de régression de crête. Le problème est le nombre de paramètres. Pour la régression linéaire, la plupart des gens suggèrent que le nombre de paramètres est égal au nombre de coefficients estimés plus sigma (la variance de l'erreur). En ce qui concerne la régression …

13 regression aic ridge-regression degrees-of-freedom

Comment comparer les modèles sur la base de l'AIC?

Nous avons deux modèles qui utilisent la même méthode pour calculer la vraisemblance logarithmique et l'AIC pour l'un est inférieur à l'autre. Cependant, celui avec l'AIC inférieur est beaucoup plus difficile à interpréter. Nous avons du mal à décider si cela vaut la peine d'introduire la difficulté et nous avons …

13 model-selection aic

Régression linéaire simple, valeurs de p et AIC

Je me rends compte que ce sujet a été soulevé plusieurs fois auparavant, par exemple ici , mais je ne sais toujours pas comment interpréter au mieux ma sortie de régression. J'ai un ensemble de données très simple, composé d'une colonne de valeurs x et d'une colonne de valeurs y …

13 regression p-value least-squares aic

Pouvez-vous comparer les valeurs AIC tant que les modèles sont basés sur le même ensemble de données?

Je fais des prévisions dans R en utilisant le package de prévisions de Rob Hyndman . Le papier appartenant au paquet peut être trouvé ici . Dans l'article, après avoir expliqué les algorithmes de prévision automatique, les auteurs mettent en œuvre les algorithmes sur le même ensemble de données. Cependant, …

13 time-series forecasting model-selection aic

Est-il possible que l'AIC et le BIC donnent des sélections de modèles totalement différentes?

J'effectue un modèle de régression de Poisson avec 1 variable de réponse et 6 covariables. La sélection du modèle à l'aide de l'AIC donne un modèle avec toutes les covariables ainsi que 6 termes d'interaction. Cependant, le BIC donne un modèle avec seulement 2 covariables et aucun terme d'interaction. Est-il …

12 model-selection aic poisson-regression bic

Les root sont-elles recommandées?

Mon collègue veut analyser certaines données après avoir transformé la variable de réponse en la portant à la puissance de (c'est-à-dire ).1818\frac18y0.125y0.125y^{0.125} Je suis mal à l'aise avec cela, mais j'ai du mal à expliquer pourquoi. Je ne peux penser à aucune justification mécanique de cette transformation. Je ne l'ai …

12 regression data-transformation aic

En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.

Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.