«aic» 태그된 질문

R에서 선형 회귀의 AIC를 계산하려고 시도했지만 다음 AIC과 같이 함수 를 사용하지 않았습니다 . lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 그러나 AIC다른 값을 제공합니다. AIC(lm_mtcars) [1] 190.7999 누군가 내가 뭘 잘못하고 있는지 말해 줄래?

15 r  aic  information-theory 

R의 예측 패키지에서 AIC에서 AICc 로의 기본 모델 선택 통계의 최근 변경에 의해 동기가 부여 된 것처럼, 나는 후자가 실제로 어디에서나 적용 가능한지 궁금합니다. 이 점에 대한 일련의 질문이 있으며 여기에 첫 번째 질문이 있습니다. 나는 (1) 에서 번햄과 앤더슨 (비 통계 학자)이 여기 에서 요약 한 바와 같이 잘 …

14 model-selection  references  aic 

AIC에 대해 궁금한 점이 있으시면 도와 드리겠습니다. 데이터에 AIC를 기반으로 모델 선택 (뒤로 또는 앞으로)을 적용했습니다. 그리고 선택된 변수 중 일부는 p- 값> 0.05로 끝났습니다. 사람들은 p- 값 대신 AIC를 기반으로 모델을 선택해야한다고 말하고 있기 때문에 AIC와 p- 값은 두 가지 차이점 개념 인 것 같습니다. 누군가 차이점이 무엇인지 말해 …

14 model-selection  p-value  aic 

저의 일반적인 이해는 AIC 가 모델의 적합도와 모델의 복잡성 간의 균형을 다루는 것입니다. I씨= 2 k - 2 l n ( L )ㅏ나는씨=2케이−2엘엔(엘)AIC =2k -2ln(L) 케이케이k = 모형의 매개 변수 수 엘엘L = 가능성 베이지안 정보 기준 BIC 는 AIC와 밀접한 관련이 있으며 AIC는 BIC보다 매개 변수 수를 덜 강하게합니다. …

14 cross-validation  lasso  aic  ridge-regression  bic 

우리는 로그 우도를 계산하기 위해 동일한 방법을 사용하는 두 가지 모델을 가지고 있으며 하나의 AIC는 다른 것보다 낮습니다. 그러나 AIC가 낮은 것은 해석하기가 훨씬 어렵습니다. 어려움을 도입 할 가치가 있는지 판단하는 데 어려움을 겪고 있으며 AIC의 백분율 차이를 사용하여이를 판단했습니다. 우리는 두 AIC 사이의 차이가 0.7 %에 불과하다는 것을 발견했으며, …

14 model-selection  aic 

내가 이해 한 바에 따르면, p- 값을 기반으로 한 변수 선택 (적어도 회귀 컨텍스트에서)에는 결함이 있습니다. AIC (또는 유사한)를 기반으로 한 변수 선택도 비슷한 이유로 약간의 결함으로 간주됩니다. 비록 이것이 다소 불분명 한 것처럼 보이지만 (예를 들어 내 질문 과이 주제에 대한 일부 링크를 참조하십시오 : "단계적 모델 선택"은 정확히 …

13 hypothesis-testing  multiple-regression  feature-selection  model-selection  aic 

ARIMA 모델을 배우고 적용하려고 노력했습니다. 나는 일 변량 상자 -Jenkins 모델을 사용한 Pankratz- 예측 및 개념에 의해 ARIMA에 대한 훌륭한 텍스트를 읽었습니다 . 본문에서 저자는 특히 ARIMA 모델을 선택할 때 parsimony의 원칙을 강조합니다. 나는 R 패키지 예측auto.arima() 에서 기능을 가지고 놀기 시작했다 . 다음은 내가 한 일이며 ARIMA를 시뮬레이션 한 …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

모델 선택 문제가 있고 AIC 또는 BIC 를 사용 하여 모델을 평가 하려고한다고 가정 해 봅시다 . 이는 실제 값 이 몇 인 매개 변수 가있는 모델의 경우 간단합니다 .kkk 그러나 모델 중 하나 (예 : Mallows 모델 )에 순열 매개 변수 대신 실제 값 매개 변수 대신 순열을 더한 …

13 modeling  maximum-likelihood  aic  fitting  bic 

우도 비 검정과 AIC는 두 모델 중에서 선택하기위한 도구이며 모두 로그 우도를 기반으로합니다. 그러나 왜 우도 비 검정을 사용하여 중첩되지 않은 두 가지 모델 중에서 AIC를 선택할 수 없습니까?

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

물류 모델을 실행 중입니다. 실제 모델 데이터 세트에는 100 개 이상의 변수가 있지만 약 25 개의 변수가있는 테스트 데이터 세트를 선택하고 있습니다. 그 전에 8-9 변수가있는 데이터 세트를 만들었습니다. AIC 및 SC 값을 사용하여 모델을 비교할 수 있다고 들었습니다. 변수의 p 값이 낮더라도 (예 : 0053) 모델의 SC 값이 더 …

13 model-selection  logistic  aic 

능선 회귀 모델의 AICc를 계산하고 싶습니다. 문제는 매개 변수의 수입니다. 선형 회귀 분석의 경우 대부분의 사람들은 모수의 개수가 추정 계수의 수에 시그마 (오류의 분산)를 더한 값과 같다고 제안합니다. 능선 회귀에 관해서는 모자 행렬의 흔적-자유도 (df)가 단순히 AIC 수식의 매개 변수 수 (예 : here 또는 here ) 로 사용된다는 것을 …

13 regression  aic  ridge-regression  degrees-of-freedom 

예를 들어 here 전에이 주제가 여러 번 나타났음을 알지만 여전히 회귀 출력을 해석하는 가장 좋은 방법을 확신하지 못합니다 . x 값 의 열과 y 값 의 열로 구성된 매우 간단한 데이터 세트가 있으며 위치 (loc) 에 따라 두 그룹으로 나뉩니다 . 포인트는 다음과 같습니다 동료는 우리가 사용했던 각 그룹에 별도의 …

13 regression  p-value  least-squares  aic 

Rob Hyndman의 예측 패키지를 사용하여 R에서 일부 예측을 수행하고 있습니다 . 패키지에 포함 된 용지는 여기 에서 찾을 수 있습니다 . 이 논문에서 저자들은 자동 예측 알고리즘을 설명한 후 동일한 데이터 세트에서 알고리즘을 구현합니다. 그러나 지수 평활과 ARIMA 모델을 모두 추정 한 후에는 이해할 수없는 진술을합니다 (17 페이지). 정보 기준은 …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

1 개의 반응 변수와 6 개의 공변량으로 포아송 회귀 모델을 수행하고 있습니다. AIC를 사용하여 모형을 선택하면 모든 공변량 및 6 개의 교호 작용 항이있는 모형이 생성됩니다. 그러나 BIC는 공변량이 2 개이고 교호 작용 항이없는 모형이됩니다. 매우 유사한 두 가지 기준이 완전히 다른 모델 선택을 산출 할 수 있습니까?

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic 

동료가 반응 변수를 1 의 거듭 제곱으로 높여서 변수를 변환 한 후 일부 데이터를 분석하려고합니다. (즉,y0.125).1818\frac18와이0.125y0.125y^{0.125} 나는 이것에 불편하지만, 이유를 분명히하기 위해 고군분투하고있다. 나는이 변화에 대한 어떤 기계적인 근거도 생각할 수 없다. 전에도 본 적이 없으며, 제 1 종 오류율이나 그 이상이 부풀려 질까 걱정됩니다. 그러나 이러한 우려를지지 할만한 것은 …

12 regression  data-transformation  aic