Perguntas com a marcação «aic»

Então, eu entendo que a seleção de variáveis ​​faz parte da seleção de modelos. Mas em que consiste exatamente a seleção de modelos? É mais do que o seguinte: 1) escolha uma distribuição para o seu modelo 2) escolha variáveis ​​explicativas? Pergunto isso porque estou lendo um artigo Burnham & …

12 feature-selection  model-selection  aic  bic 

Na Wikipedia, existe uma definição do Critério de Informação de Akaike (AIC) como AIC=2k−2logLAIC=2k−2log⁡L AIC = 2k -2 \log L , onde kkk é o número de parâmetros e logLlog⁡L\log L é a probabilidade de log do modelo. No entanto, os nossos notas Econometria na universidade um estado bem respeitado …

12 econometrics  aic  arma  information-theory 

Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Eu tenho um conjunto de dados de séries temporais no qual estou tentando ajustar um Modelo de Markov oculto (HMM) para estimar o número de estados latentes nos dados. Meu pseudo-código para fazer isso é o seguinte: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

Dado o mesmo conjunto de covariáveis ​​e família de distribuição, como posso comparar modelos com diferentes funções de link? Acho que a resposta correta aqui é "AIC / BIC", mas não tenho 100% de certeza. É possível ter modelos aninhados se eles tiverem um link diferente?

12 generalized-linear-model  aic  link-function 

O AIC é definido como , em que é o estimador de probabilidade máxima é a dimensão do espaço do parâmetro. Para a estimativa de , geralmente se negligencia o fator constante da densidade. Ou seja, o fator que não depende dos parâmetros, a fim de simplificar a probabilidade. Por …

12 model-selection  aic  nested-models 

O ponto principal da AIC ou de qualquer outro critério de informação é que menos é melhor. Portanto, se eu tiver dois modelos M1: y = a0 + XA + e e M2: y = b0 + ZB + u, e se o AIC do primeiro (A1) for menor que …

12 regression  aic 

Está bem estabelecido, pelo menos entre os estatísticos de maior calibre, que os modelos com os valores da estatística da AIC dentro de um certo limite do valor mínimo devem ser considerados tão apropriados quanto o modelo que minimiza a estatística da AIC. Por exemplo, em [1, p.221], encontramos Os …

12 time-series  model-selection  aic 

A documentação do R para qualquer um deles não esclarece muita coisa. Tudo o que posso obter neste link é que o uso de qualquer um deles deve estar bem. O que eu não entendo é por que eles não são iguais. Fato: A função de regressão gradual em R …

11 r  regression  aic  stepwise-regression 

Chris Chatfield, cujos livros e documentos de qualidade eu gostei de ler, em (1) dá os seguintes conselhos: Por exemplo, a escolha entre os modelos de séries temporais ARIMA com valores baixos e aproximadamente iguais da AIC provavelmente deve ser feita, não sobre o que acontece para fornecer a AIC …

11 forecasting  model-selection  arima  aic 

Eu quero comparar dados que proporções entre três grupos diferentes, por exemplo: ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Seguindo Wharton e Hui (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ), pensei em ver se esses dados seriam melhor tratados usando um logit transformado. …

11 data-transformation  aic  fitting 

Recentemente, ajustei 4 modelos de regressão múltiplos para os mesmos dados de previsão / resposta. Dois dos modelos eu me encaixo com a regressão de Poisson. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) Dois dos …

11 regression  aic  count-data  likelihood-ratio  model-comparison 

Como posso calcular o número de parâmetros em uma rede neural artificial para calcular sua AIC?

11 neural-networks  aic 

A página da Wikipedia diz que Box-Jenkins é um método de ajustar um modelo ARIMA a uma série temporal. Agora, se eu quiser ajustar um modelo ARIMA a uma série temporal, vou abrir o SAS, chamar proc ARIMA, fornecer os parâmetros e o SAS fornecerá os coeficientes AR e MA. …

10 time-series  arima  sas  aic  box-jenkins 

Eu não estou tão familiarizado com esta literatura, então, por favor, perdoe-me se essa é uma pergunta óbvia. Como o AIC e o BIC dependem da maximização da probabilidade, parece que eles só podem ser usados ​​para fazer comparações relativas entre um conjunto de modelos que tentam ajustar um determinado …

10 model-selection  aic  bic