AIC 모델 비교가 작동하려면 정확히 필요한 전제 조건은 무엇입니까? 다음과 같이 비교했을 때이 질문을 방금했습니다. > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 이 방법 log으로 variable 의 변환을 정당화했습니다 usili. 그러나 종속 변수가 다른 경우 모델을 AIC …
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 …
나는 현재 일부 작업을 검토하고 있으며 다음과 같은 문제를 겪었습니다. lmer을 사용하여 두 가지 혼합 모델이 R로 장착됩니다. 모형은 중첩되지 않으며 우도 비 검정으로 비교됩니다. 요컨대, 내가 가진 것의 재현 가능한 예는 다음과 같습니다. set.seed(105) Resp = rnorm(100) A = factor(rep(1:5,each=20)) B = factor(rep(1:2,times=50)) C = rep(1:4, times=25) m1 = …
더 구체적으로, 모형이 중첩 된 경우 우도 비 검정이 무의식적으로 분포를 갖는 이유는 무엇입니까?하지만 더 이상 중첩되지 않은 모형의 경우에는 해당되지 않습니까? 나는 이것이 윌크스 정리에 따른다는 것을 이해하지만, 불행히도 나는 그 증거를 이해하지 못한다 .χ2χ2\chi^2
AIC는 . 여기서 는 최대 가능성 추정값이고 는 모수 공간의 차원입니다. 의 추정을 위해, 보통 밀도의 상수 인자를 무시합니다. 이것은 가능성을 단순화하기 위해 매개 변수에 의존하지 않는 요소입니다. 반면,이 요소는 중첩되지 않은 모델을 비교할 때이 요소가 일반적이지 않으며 해당 AIC의 순서가 고려되지 않으면 다를 수 있으므로 AIC 계산에 매우 중요합니다.AIC=−2log(L(θ^))+2pAIC=−2log(L(θ^))+2pAIC=-2 …
지금까지 ANOVA가 두 가지 방식으로 사용되는 것을 보았습니다. 먼저 , 나의 입문 통계 텍스트에서, ANOVA는 평균 중 하나가 통계적으로 유의 한 차이가 있는지를 결정하기 위해 쌍별 비교에 대한 개선으로 3 개 이상의 그룹의 평균을 비교하는 방법으로 도입되었습니다. 둘째 , 통계 학습 텍스트에서 ANOVA는 모델 2 예측 변수의 하위 집합을 사용하는 …
데이터 세트를 작업 중입니다. 일부 모델 식별 기술을 사용한 후 ARIMA (0,2,1) 모델을 만들었습니다. R detectIO의 패키지 TSA에 있는 함수를 사용하여 48 번째 원본 데이터 세트에서 혁신적인 이상치 (IO) 를 감지했습니다 . 이 특이 치를 내 모델에 어떻게 통합하여 예측 목적으로 사용할 수 있습니까? R에서 예측할 수 없기 때문에 ARIMAX …