통계 및 빅 데이터 aic

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몇 가지 이유로 모델 요소를 무작위로 레이블링하는 이점을 수용하는 데 문제가 있습니다. 나에게 거의 모든 경우에서 최적의 해결책은 모든 요소를 고정 된 것으로 취급하는 것 같습니다. 첫째, 고정 대 무작위의 구별은 임의적입니다. 표준 설명은 특정 실험 단위 자체에 관심이 있다면 고정 효과를 사용해야하고, 실험 단위로 표현 된 모집단에 관심이 있다면 …

24 model-selection random-effects-model aic fixed-effects-model mixed-model

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시계열에서의 AIC와 교차 검증 : 작은 샘플 사례

시계열 설정에서 모델 선택에 관심이 있습니다. 구체적으로 지연 순서가 다른 ARMA 모델 풀에서 ARMA 모델을 선택한다고 가정합니다. 궁극적 인 의도는 예측 입니다. 모델 선택은 교차 검증, 정보 기준 (AIC, BIC) 사용 다른 방법들 중에서도 Rob J. Hyndman은 시계열에 대해 교차 검증 을 수행하는 방법을 제공합니다 . 비교적 작은 샘플의 경우, …

23 time-series forecasting cross-validation model-selection aic

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AIC 및 BIC 번호 해석

AIC (Akaike 정보 기준) 및 BIC (Bayesian 정보 기준) 추정값을 해석하는 방법에 대한 예를 찾고 있습니다. BIC 간의 부정적인 차이가 한 모델의 다른 승산 확률로 해석 될 수 있습니까? 이것을 어떻게 말로 표현할 수 있습니까? 예를 들어 BIC = -2는 다른 모델에 비해 더 나은 모델의 확률이 대략 입니까?e2=7.4e2=7.4e^2= 7.4 …

23 interpretation aic bic

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혼합 효과 모델을 어떻게 비교하고 검증해야합니까?

(선형) 혼합 효과 모델은 일반적으로 서로 어떻게 비교됩니까? 가능성 비율 테스트를 사용할 수 있지만 한 모델이 다른 모델의 '서브셋'이 아닌 경우 작동하지 않습니다. 모델 df의 추정은 항상 간단합니까? 고정 효과 수 + 분산 성분 수 추정? 랜덤 효과 추정값을 무시합니까? 유효성 검사는 어떻습니까? 내 첫 번째 생각은 교차 검증이지만 데이터 …

22 hypothesis-testing mixed-model cross-validation aic degrees-of-freedom

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AIC 또는 p- 값 : 모델 선택을 위해 어떤 것을 선택해야합니까?

나는이 R 일에 익숙하지 않지만 어떤 모델을 선택 해야할지 확실하지 않습니다. 가장 낮은 AIC를 기반으로 각 변수를 선택 하는 단계적 회귀 분석 을 수행했습니다. 나는 어느 것이 "최고"인지 확신 할 수없는 3 가지 모델을 생각 해냈다. Model 1: Var1 (p=0.03) AIC=14.978 Model 2: Var1 (p=0.09) + Var2 (p=0.199) AIC = …

22 model-selection aic stepwise-regression

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Firth 로지스틱 회귀 분석을 통한 모델 선택

내가 작업하고 있는 작은 데이터 세트 ( )에서 여러 변수가 완벽한 예측 / 분리를 제공 합니다. 따라서 Firth 로지스틱 회귀 를 사용하여 문제를 해결합니다.n∼100n∼100n\sim100 AIC 또는 BIC에 의해 최상의 모델을 선택할 경우 이러한 정보 기준을 계산할 때 Firth 페널티 항을 가능성에 포함시켜야합니까?

21 logistic model-selection aic separation

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AIC에서 '매개 변수 수'의 의미

AIC를 계산할 때 I기음= 2 k - 2 l n LAIC=2k−2lnLAIC = 2k - 2 ln L k는 '매개 변수 수'를 의미합니다. 그러나 무엇이 매개 변수로 간주됩니까? 예를 들어 모델에서 와이= a x + by=ax+by = ax + b a와 b는 항상 매개 변수로 계산됩니까? 절편의 가치에 신경 쓰지 않으면 …

21 aic

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중첩되지 않은 모델과 AIC 비교

GLMM을해야한다고 mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) 이러한 모델은 일반적인 의미에서 중첩되지 않습니다. a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A …

19 r mixed-model aic lme4-nlme nested-models

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모델 선택의 역설 (AIC, BIC, 설명 또는 예측?)

Galit Shmueli의 "설명하거나 예측하다" (2010) 를 읽은 나는 명백한 모순에 의아해한다. 세 가지 전제가 있습니다 AIC 대 BIC 기반 모델 선택 (300 페이지의 끝-301 페이지의 시작) : 간단히 말해 AIC는 예측 을위한 모델을 선택하는 데 사용되고 BIC는 설명을 위한 모델을 선택하는 데 사용해야합니다 . 또한 (위의 논문에서는 제외) 일부 조건에서 …

18 forecasting model-selection feature-selection aic bic

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Stepwise AIC-이 주제와 관련하여 논란이 있습니까?

이 사이트에서 p- 값 기반, AIC, BIC 등 모든 종류의 기준을 사용하여 단계별로 변수를 선택하는 것에 대해 믿을 수 없을 정도로 많은 게시물을 읽었습니다. 이러한 절차가 일반적으로 변수 선택에있어 왜 좋지 않은지 이해합니다. 궁의 아마 유명한 포스트는 여기에 명확하게 이유를 설명; 궁극적으로 우리는 단지 데이터 준설이라는 가설을 제시 할 때 …

17 forecasting predictive-models arima aic stepwise-regression

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BIC는 실제 모델을 찾으려고합니까?

이 질문은 주제 I과 관련하여 가능한 혼란을 없애기위한 후속 조치 또는 시도이며, 많은 사람들이 AIC와 BIC의 차이점에 대해 조금 어려워합니다. 이 주제에 대한 @Dave Kellen의 매우 좋은 답변 ( /stats//a/767/30589 )에서 우리는 다음을 읽습니다. 귀하의 질문은 AIC와 BIC가 동일한 질문에 대답하려고 시도한다는 것을 암시합니다. AIC는 알려지지 않은 높은 차원의 현실을 …

17 model-selection aic bic

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모델의 AIC와 로그 변환 된 버전 비교

내 질문의 본질은 다음과 같습니다. 하자 평균과 다변량 정규 확률 변수 일 및 공분산 행렬 . 하자 , 즉 Z_i = \ 로그 (Y_i), I \에서 \ {1 \ ldots 단락을 n \} . 어떻게 모델 적합의 AIC는의 관찰 실현에 비교합니까 Y 의 관찰 실현에 모델에 맞는 대 Z ? …

17 data-transformation aic likelihood

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조지 박스에서 Galit Shmueli와 과학적인 방법은?

(이 질문은 Philosophy SE에 더 적합한 것처럼 보일 수 있습니다. 통계학자가 Box 및 Shmueli의 진술에 대한 나의 오해를 분명히 할 수 있기를 바랍니다. ARIMA 명성의 George Box는 다음과 같이 말했습니다. "모든 모델이 잘못되었지만 일부는 유용합니다." Galit Shmueli는 유명한 논문 인 "설명하거나 예측하기 위해"에서 다음 과 같이 주장한다. 설명과 예측은 동일하지 …

16 predictive-models aic bic philosophical explanatory-models

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Akaike 정보 기준이 기계 학습에 더 많이 사용되지 않는 이유는 무엇입니까?

방금 "Akaike information criterion"에 부딪 쳤고 모델 선택에 관한 많은 양의 문헌을 보았습니다 (BIC와 같은 것들도 존재 함). 현대 기계 학습 방법이 이러한 BIC 및 AIC 모델 선택 기준을 활용하지 않는 이유는 무엇입니까?

16 machine-learning model-selection aic bic

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모델 정제를 언제 중단해야합니까?

지난 3 년간 많은 책에서 통계를 연구 해 왔으며이 사이트 덕분에 많은 것을 배웠습니다. 그럼에도 불구하고 하나의 근본적인 질문은 여전히 답이 남아 있습니다. 매우 간단하거나 어려운 답변이있을 수 있지만 통계에 대한 깊은 이해가 필요하다는 것을 알고 있습니다. 모델을 데이터에 맞출 때 (빈번주의 또는 베이지안 접근법), 우리는 가능성, 이전 또는 커널 …

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