Perguntas com a marcação «bic»

O AIC e o BIC são os dois métodos de avaliação do ajuste do modelo penalizados pelo número de parâmetros estimados. Pelo que entendi, o BIC penaliza mais os modelos por parâmetros livres do que o AIC. Além de uma preferência baseada no rigor dos critérios, existem outros motivos para …

222 modeling  aic  cross-validation  bic  model-selection 

Na p. Brian Ripley, 34 de seu PRNN, comenta que "A AIC foi nomeada por Akaike (1974) como 'Um critério de informação', embora pareça comum acreditar que o A representa Akaike". De fato, ao introduzir a estatística da AIC, Akaike (1974, p.719) explica que "IC stands for information criterion and …

47 forecasting  model-selection  aic  bic 

Normalmente, uso o BIC, pois entendo que ele valoriza a parcimônia mais fortemente do que o AIC. No entanto, eu decidi usar uma abordagem mais abrangente agora e gostaria de usar a AIC também. Eu sei que Raftery (1995) apresentou boas diretrizes para diferenças de BIC: 0-2 é fraco, 2-4 …

32 r  model-selection  references  aic  bic 

É possível calcular valores de AIC ou BIC para modelos de regressão de laço e outros modelos regularizados em que os parâmetros estão inserindo apenas parcialmente a equação. Como se determina os graus de liberdade? Estou usando R para ajustar modelos de regressão de laço com a glmnet()função do glmnetpacote …

31 r  model-selection  lasso  aic  bic 

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse 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, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

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 

Em uma pergunta em outro lugar neste site, várias respostas mencionaram que o AIC é equivalente à validação cruzada de não uso único (LOO) e que o BIC é equivalente à validação cruzada de dobras em K Existe uma maneira de demonstrar isso empiricamente em R, de modo que as …

26 r  aic  cross-validation  bic 

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 

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 

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 

(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 

Estou analisando um conjunto de dados usando um modelo de efeitos mistos com um efeito fixo (condição) e dois efeitos aleatórios (participante devido ao design do sujeito e ao par). O modelo foi gerado com o lme4pacote: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Em seguida, realizei um teste de razão de verossimilhança desse modelo em …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

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 

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 

No momento, estou tentando calcular o BIC para o meu conjunto de dados de brinquedos (ofc iris (:). Quero reproduzir os resultados conforme mostrado aqui (Fig. 5). Esse documento também é minha fonte para as fórmulas do BIC. Eu tenho 2 problemas com isso: Notação: ninin_i = número de elementos …

13 python  k-means  scikit-learn  bic