다른 링크 기능을 가진 GLM 모델 비교 문제

동일한 공변량 및 분포 제품군이 주어지면 다른 링크 기능을 가진 모델을 어떻게 비교할 수 있습니까?

여기에 정답은 "AIC / BIC"이라고 생각하지만 100 % 확신 할 수는 없습니다.

링크가 다른 경우 중첩 모델을 가질 수 있습니까?

generalized-linear-model aic link-function

— 데이비드
소스

"AIC / BIC"은 가능한 답변 중 하나 이지만 원칙적으로 모든 (적절한) 모델 선택 기술을 사용할 수 있습니다.

아니요, 중첩되지 않았습니다. 또한 AIC / BIC를 사용할 때 정규화 상수도 중요 하다는 것을 기억하십시오 .

AIC 및 BIC와 같은 정보 기준은 모델의 복잡도 (예 : 매개 변수 수)에 대한 편차를 간단히 조정합니다. 같은 수의 공변량이있는 경우 (동일한 공변량 자체는 아니더라도) 해당 조정은 관련이 없습니다. 편차를 직접 비교하여 확인할 수 있습니다. 이 문제를 다루는 log-and-probit-models의 difference- 여기에서 내 대답을 읽는 것이 도움이 될 수 있습니다 .

— gung-Monica Monica 복원

매우 일반적이지만 더 많은 모델이 필요한 모델을 비교할 수있는 또 다른 가능성은 Parametric Bootstrap Cross-Fitting 방법을 사용하는 것입니다. 여기 에서 pdf를 찾을 수 있습니다 .

— gung-복직 모니카

두 가지 가능한 링크 기능이있는 특정 제품군이 있습니까? 즉 이항 군, 로짓 대 로그 링크?

— Placidia

답변:

이 문제에 대한 당신은 또한 당신이 읽어보십시오 정식 치료하는의는 1980 년 응용 통계에서 대릴 Pregibon 발표했다 "링크 테스트의 선 (善)"소위 사용할 수있는 종이를 여기에.

1994 년 JASA 논문 에서 Cheng과 Wu의 주목할만한 최근 연구가 진행되고있다 .

@gung에 의해 이탈도를 사용하여 언급 한 것처럼 액면가 로 가져 가고 싶지 않다면 이 백서를 참조하십시오 .

— 모모
소스

+1, 표준 용지를 사용하는 것이 좋습니다. BTW, 나는 당신이 "이성"일이 아니라 최근 일 을 의미했다고 생각합니다 .

— gung-Monica Monica 복원

(이 질문이 공식적으로 답변되지 않은 것으로 표시되지 않도록 여기에 의견의 정보를 복사하고 있습니다.)

이탈도를 비교하여 두 모델을 비교할 수 있습니다. 모든 AIC 및 BIC는 모델의 매개 변수 수에 대한 편차를 조정합니다. 그 숫자는 동일하기 때문에 아무런 차이가 없습니다. 일반적으로, 서로 다른 링크 기능이 서로 다른 경우가 아니라면 서로 다른 링크 기능을 구별하기가 매우 어려울 것입니다. 적절한 링크 기능을 결정하기 위해 이론적 지식을 사용하는 것이 더 좋습니다. 예를 들어, 로짓과 프로 빗 링크의 모양은 거의 다르지 않지만 데이터 생성 프로세스에 대해 어떻게 생각하는지는 다릅니다 ( 여기서 설명합니다 ).

— gung-복직 모니카
소스