Perguntas com a marcação «bic»

BIC é um acrônimo para Critério de Informação Bayesiano. BIC é um método de comparação de modelos. Veja também AIC



5
Diretrizes da AIC na seleção de modelos
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 …


5
Como lidar com dados hierárquicos / aninhados no aprendizado de máquina
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 


3
Interpretação dos números AIC e 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 …


1
A BIC tenta encontrar um modelo verdadeiro?
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 …



1
Qual método de comparação múltipla usar para um modelo mais antigo: lsmeans ou glht?
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 …



2
Usando o BIC para estimar o número de k em KMEANS
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 …

Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.