Perguntas com a marcação «aic»

Eu tentei calcular o AIC de uma regressão linear em R, mas sem usar a AICfunção, assim: lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 No entanto, AICfornece um valor diferente: AIC(lm_mtcars) [1] 190.7999 Alguém poderia me dizer o que estou fazendo de errado?

15 r  aic  information-theory 

Como motivado pela recente mudança da estatística de seleção de modelo padrão no pacote de previsão do R de AIC para AICc, estou curioso para saber se o último é realmente aplicável onde quer que esteja o primeiro. Eu tenho uma série de perguntas a esse respeito e aqui está …

14 model-selection  references  aic 

Tenho algumas perguntas sobre a AIC e espero que você possa me ajudar. Eu apliquei a seleção de modelo (para trás ou para frente) com base na AIC em meus dados. E algumas das variáveis ​​selecionadas acabaram com valores de p> 0,05. Eu sei que as pessoas estão dizendo que …

14 model-selection  p-value  aic 

Meu entendimento geral é que a AIC lida com o compromisso entre a qualidade do ajuste do modelo e a complexidade do modelo. A IC= 2 k - 2 l n ( L )UMAEuC=2k-2eun(eu)AIC =2k -2ln(L) kkk = número de parâmetros no modelo eueuL = probabilidade O critério de informação …

14 cross-validation  lasso  aic  ridge-regression  bic 

Pelo que entendi, a seleção de variáveis ​​com base em valores-p (pelo menos no contexto de regressão) é altamente falha. Parece que a seleção de variáveis ​​com base no AIC (ou similar) também é considerada defeituosa por alguns, por razões semelhantes, embora isso pareça um pouco obscuro (por exemplo, veja …

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

Eu tenho tentado aprender e aplicar modelos ARIMA. Tenho lido um excelente texto sobre o ARIMA da Pankratz - Forecasting with Univariate Box - Jenkins Models: Concepts and Cases . No texto, o autor enfatiza especialmente o princípio da parcimônia na escolha dos modelos ARIMA. Comecei a jogar com auto.arima()função …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

Digamos que tenho um problema de seleção de modelos e estou tentando usar o AIC ou o BIC para avaliar os modelos. Isso é direto para modelos que possuem algum número kkk de parâmetros com valor real. No entanto, e se um de nossos modelos (por exemplo, o modelo de …

13 modeling  maximum-likelihood  aic  fitting  bic 

O teste da razão de verossimilhança e a AIC são ferramentas para escolher entre dois modelos e ambos se baseiam na probabilidade de log. Mas, por que o teste da razão de verossimilhança não pode ser usado para escolher entre dois modelos não aninhados enquanto o AIC pode?

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

Estou executando um modelo logístico. O conjunto de dados do modelo real tem mais de 100 variáveis, mas estou escolhendo um conjunto de dados de teste no qual existem cerca de 25 variáveis. Antes disso, eu também fiz um conjunto de dados com 8 a 9 variáveis. Me disseram que …

13 model-selection  logistic  aic 

Quero calcular o AICc de um modelo de regressão de cume. O problema é o número de parâmetros. Para regressão linear, a maioria das pessoas sugere que o número de parâmetros é igual ao número de coeficientes estimados mais sigma (a variação do erro). Quando se trata de regressão de …

13 regression  aic  ridge-regression  degrees-of-freedom 

Temos dois modelos que usam o mesmo método para calcular a probabilidade do log e o AIC para um é menor que o outro. No entanto, aquele com a AIC mais baixa é muito mais difícil de interpretar. Estamos com problemas para decidir se vale a pena introduzir a dificuldade …

13 model-selection  aic 

Sei que esse tópico foi abordado várias vezes antes, por exemplo , aqui , mas ainda não tenho certeza da melhor maneira de interpretar minha saída de regressão. Eu tenho um conjunto de dados muito simples, constituído por uma coluna de valores x e uma coluna de valores y , …

13 regression  p-value  least-squares  aic 

Estou fazendo algumas previsões em R usando o pacote de previsões de Rob Hyndman . O documento pertencente à embalagem pode ser encontrado aqui . No artigo, depois de explicar os algoritmos de previsão automática, os autores implementam os algoritmos no mesmo conjunto de dados. No entanto, depois de estimar …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

Estou executando um modelo de regressão de Poisson com 1 variável de resposta e 6 covariáveis. A seleção de modelos usando o AIC resulta em um modelo com todas as covariáveis ​​e 6 termos de interação. O BIC, no entanto, resulta em um modelo com apenas 2 covariáveis ​​e sem …

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic 

Meu colega deseja analisar alguns dados após transformar a variável de resposta, elevando-a ao poder de (isto é,Y0,125).1818\frac18y0.125y0.125y^{0.125} Estou desconfortável com isso, mas estou tentando entender o porquê. Não consigo pensar em nenhuma lógica mecanicista para essa transformação. Também nunca vi isso antes, e me preocupo com o fato de …

12 regression  data-transformation  aic