Questions marquées «bic»

BIC est un acronyme pour Bayesian Information Criterion. Le BIC est une méthode de comparaison de modèles. Voir aussi AIC



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Directives AIC dans la sélection du modèle
J'utilise généralement BIC, car je pense qu'il valorise la parcimonie plus fortement que l'AIC. Cependant, j’ai décidé d’utiliser maintenant une approche plus globale et j’aimerais aussi utiliser AIC. Je sais que Raftery (1995) a présenté de bonnes directives pour les différences BIC: 0-2 est faible, 2-4 est la preuve positive …


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Comment gérer les données hiérarchiques / imbriquées dans l'apprentissage automatique
Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 


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Interprétation des numéros AIC et BIC
Je recherche des exemples d'interprétation des estimations AIC (critère d'information Akaike) et BIC (critère d'information bayésien). La différence négative entre les BIC peut-elle être interprétée comme la cote postérieure d'un modèle par rapport à l'autre? Comment puis-je mettre cela en mots? Par exemple, le BIC = -2 peut impliquer que …


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BIC essaie-t-il de trouver un vrai modèle?
Cette question est un suivi ou une tentative de dissiper une confusion possible concernant un sujet que beaucoup d'autres trouvent un peu difficile, en ce qui concerne la différence entre AIC et BIC. Dans une très belle réponse de @Dave Kellen sur ce sujet ( /stats//a/767/30589 ), nous lisons: Votre …



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Quelle méthode de comparaison multiple utiliser pour un modèle lmer: lsmeans ou glht?
J'analyse un ensemble de données à l'aide d'un modèle à effets mixtes avec un effet fixe (condition) et deux effets aléatoires (participant en raison de la conception et de la paire du sujet). Le modèle a été généré avec le lme4package: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Ensuite, j'ai effectué un test de rapport de …




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