Perguntas com a marcação «aic»

Tenho um problema ao adotar os benefícios de rotular um fator de modelo como aleatório por alguns motivos. Para mim, parece que em quase todos os casos a solução ideal é tratar todos os fatores como fixos. Primeiro, a distinção entre fixo e aleatório é bastante arbitrária. A explicação padrão …

24 model-selection  random-effects-model  aic  fixed-effects-model  mixed-model 

Estou interessado na seleção de modelos em uma configuração de série temporal. Por concretude, suponha que eu queira selecionar um modelo ARMA de um conjunto de modelos ARMA com diferentes ordens de atraso. A intenção final é a previsão . A seleção do modelo pode ser feita por validação cruzada, …

23 time-series  forecasting  cross-validation  model-selection  aic 

Estou procurando exemplos de como interpretar as estimativas AIC (critério de informação de Akaike) e BIC (critério de informação bayesiano). As diferenças negativas entre os BICs podem ser interpretadas como as chances posteriores de um modelo em relação ao outro? Como posso colocar isso em palavras? Por exemplo, o BIC …

23 interpretation  aic  bic 

Como os modelos de efeitos mistos (lineares) são normalmente comparados entre si? Eu sei que testes de razão de verossimilhança podem ser usados, mas isso não funciona se um modelo não for um 'subconjunto' do outro correto? A estimativa dos modelos df é sempre direta? Número de efeitos fixos + …

22 hypothesis-testing  mixed-model  cross-validation  aic  degrees-of-freedom 

Sou novato nessa coisa de R, mas não tenho certeza de qual modelo selecionar. Fiz uma regressão passo a passo, selecionando cada variável com base no AIC mais baixo. Eu vim com três modelos que não tenho certeza qual é o "melhor". Model 1: Var1 (p=0.03) AIC=14.978 Model 2: Var1 …

22 model-selection  aic  stepwise-regression 

Em um pequeno conjunto de dados ( ) com o qual estou trabalhando, várias variáveis ​​me proporcionam uma perfeita previsão / separação . Assim, uso a regressão logística Firth para lidar com o problema.n ∼ 100n∼100n\sim100 Se eu selecionar o melhor modelo por AIC ou BIC , devo incluir o …

21 logistic  model-selection  aic  separation 

Ao calcular o AIC, A IC= 2 k - 2 l n LAIC=2k−2lnLAIC = 2k - 2 ln L k significa 'número de parâmetros'. Mas o que conta como parâmetro? Então, por exemplo, no modelo y= a x + by=ax+by = ax + b A e b são sempre contados …

21 aic 

Digamos que precisamos dos GLMMs mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Esses modelos não são aninhados no sentido usual de: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) …

19 r  mixed-model  aic  lme4-nlme  nested-models 

Depois de ler "Explain or to Predict" (2010), de Galit Shmueli, fico intrigado com uma aparente contradição. Existem três premissas, Escolha do modelo com base no AIC versus no BIC (final da p. 300 - início da p. 301): basta colocar o AIC para selecionar um modelo destinado à previsão, …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

Eu li inúmeras publicações neste site que são incrivelmente contra o uso de seleção gradual de variáveis ​​usando qualquer tipo de critério, seja com base em valores-p, AIC, BIC, etc. Entendo por que esses procedimentos são, em geral, muito ruins para a seleção de variáveis. o post provavelmente famoso de …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression 

Esta pergunta é um acompanhamento ou tentativa de esclarecer uma possível confusão sobre um tópico que eu e muitos outros consideramos um pouco difícil, com relação à diferença entre AIC e BIC. Em uma resposta muito agradável de @Dave Kellen sobre este tópico ( /stats//a/767/30589 ), lemos: Sua pergunta implica …

17 model-selection  aic  bic 

A essência da minha pergunta é esta: Seja Y∈RnY∈RnY \in \mathbb{R}^n uma variável aleatória normal multivariada com média μμ\mu e matriz de covariância ΣΣ\Sigma . Deixe- Z:=log(Y)Z:=log⁡(Y)Z := \log(Y) , ou seja, Zi=log(Yi),i∈{1,…,n}Zi=log⁡(Yi),i∈{1,…,n}Z_i = \log(Y_i), i \in \{1,\ldots,n\} . Como eu comparo o AIC de um modelo adequado às realizações …

17 data-transformation  aic  likelihood 

(Essa pergunta pode parecer mais adequada para o Philosophy SE. Espero que os estatísticos possam esclarecer meus equívocos sobre as declarações de Box e Shmueli, por isso estou publicando aqui). George Box (da fama do ARIMA) disse: "Todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis." Galit Shmueli, em seu …

16 predictive-models  aic  bic  philosophical  explanatory-models 

Acabei de encontrar o "critério de informação Akaike" e notei essa grande quantidade de literatura sobre seleção de modelos (também parecem existir coisas como o BIC). Por que os métodos contemporâneos de aprendizado de máquina não se beneficiam desses critérios de seleção de modelos BIC e AIC?

16 machine-learning  model-selection  aic  bic 

Venho estudando estatística de muitos livros nos últimos 3 anos e, graças a este site, aprendi muito. No entanto, uma pergunta fundamental ainda permanece sem resposta para mim. Pode ter uma resposta muito simples ou muito difícil, mas sei com certeza que requer algum entendimento profundo das estatísticas. Ao ajustar …

15 modeling  inference  aic