AIC 값이 낮고 대략 같을 때 어떻게해야합니까?

(1)에서 많은 책과 논문을 읽었던 Chris Chatfield는 다음과 같은 조언을합니다.

예를 들어, AIC 값이 낮거나 대략 동일한 ARIMA 시계열 모델 중에서 선택해야합니다. 이는 최소 AIC를 제공하는 것이 아니라 가장 최근 연도 데이터를 가장 잘 예측하는 것입니다.

그러한 조언의 근거는 무엇입니까? 소리가 좋은 경우, predict :: auto.arima 및 기타 예측 루틴이 따르지 않는 이유는 무엇입니까? 아직 구현해야합니까? 이미 여기에서 논의 된 단지 최소한을 제공하는 일이 모델을 찾기 위해 AIC는 아마 좋은 생각이 아니라고. 왜 옵션을 가지고있다 $n\ge1$ 저와 ARIMA 모델을하지만 (예를 들어 최소 AIC의 1 개 또는 2 값 내에서) 거의 같은 시간 시리즈 예측 소프트웨어의 대부분의 기본 아닌가요?

(1) Chatfield, C. (1991). 통계적 함정 피하기. 통계 과학, 6 (3), 240–252. URL은 https://projecteuclid.org/euclid.ss/1177011686에서 온라인으로 제공됩니다 .

— 겨울잠
소스

@Gleb_b "AIC는 다른 것에 비해 높거나 낮습니다." -모델 선택에 대해 이야기 할 때 어떻게 다르게 생각할 수 있습니까? 우리는 항상 높은 값보다는 낮은 값을 봅니다. 내 네 번째 문장에 무슨 문제가 있습니까? 나는 우리가 차이점에 대해 이야기하고 있다고 분명하게 생각합니다 (예 : 최소 AIC 중 하나 나 둘 이내). 문제에서 AIC의 절대 값에 대한 언급은 없습니다.

— 동면

@hibernating이 지적한 이유로 제목과 첫 번째 문장에서 "낮음"을 제거했습니다.

— Harvey Motulsky 2015 년

@Harvey Motulsky 두 장소 모두에 "낮음"을 다시 설정하십시오. 감사합니다.

— Hibernating

귀하의 질문은 모델을 AIC와 비교하는 방법에 대한 가치가 상당히 가깝습니다. 높음 또는 낮음은 관련이 없으며 데이터가 표현되는 단위를 변경하여 간단히 변경할 수 있습니다. 그렇다면 왜 그 단어들을 다시 넣을까요? 그들은 오도합니다.

— Harvey Motulsky 2015 년

@Harvey Motulsky 제발 나에게 맡겨주세요. 저는 현재 제목과 원래 제목 인 "AIC 값이 낮고 거의 같은 경우 어떻게해야합니까?" 통계 작성에서 "선택"보다 "선택"을 선호합니다. 나는 개인으로서 나를 특징 짓는 다른 많은 선호도를 가지고 있으며, 그들은 내 질문과 답변을 형성하는 방식에 반영됩니다. 변경 사항을 되돌 리라고 요청한 이유를 마침내 이해하게되어 기쁩니다. 아무 문제 없습니다.

— 동면

여러 개의 AIC 값이 거의 같으면 가장 낮은 값을 선택하는 것이 최선의 옵션이 아닐 수도 있습니다. 현명한 대안은 모델 평균을 수행하는 것입니다. 이 방법으로 추론에 가장 적합한 모델을 사용할 수있을뿐만 아니라 각각의 AIC 값에 따라 가중치가 부여 된 "가장 많이 지원되는"모델 세트를 사용할 수 있습니다.

Vincent Calcagno의 짧은 소개가 있습니다.

— 아 겔라
소스