Statistiken und Big Data aic

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Ich habe versucht, den AIC einer linearen Regression in R zu berechnen, ohne die AICFunktion zu verwenden: lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 Allerdings AICgibt einen anderen Wert: AIC(lm_mtcars) [1] 190.7999 Kann mir jemand sagen, was ich falsch mache?

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Kann das Burnham-Anderson-Buch über Multimodell-Inferenz empfohlen werden?

Angesichts der jüngsten Änderung der Standardmodellauswahlstatistik im Prognosepaket des R von AIC auf AICc bin ich gespannt, ob letzteres tatsächlich überall anwendbar ist. Ich habe diesbezüglich eine Reihe von Fragen, und hier ist die erste. Ich weiß, dass das bekannte Buch in (1) von Burnham und Anderson (Nicht-Statistiker), wie hier …

14 model-selection references aic

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Warum gibt mir die Anwendung der Modellauswahl mit AIC nicht signifikante p-Werte für die Variablen?

Ich habe einige Fragen zum AIC und hoffe, dass Sie mir helfen können. Ich habe die Modellauswahl (vorwärts oder rückwärts) basierend auf dem AIC auf meine Daten angewendet. Und einige der ausgewählten Variablen haben am Ende einen p-Wert> 0,05. Ich weiß, dass die Leute sagen, wir sollten Modelle basierend auf …

14 model-selection p-value aic

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AIC, BIC und GCV: Was ist am besten geeignet, um bei bestraften Regressionsmethoden eine Entscheidung zu treffen?

Mein allgemeines Verständnis ist, dass sich AIC mit dem Kompromiss zwischen der Anpassungsgüte des Modells und der Komplexität des Modells befasst. AIC=2k−2ln(L)AIC=2k−2ln(L)AIC =2k -2ln(L) kkk = Anzahl der Parameter im Modell LLL = Wahrscheinlichkeit Das Bayes'sche Informationskriterium BIC ist eng mit dem AIC verwandt. Der AIC benachteiligt die Anzahl der …

14 cross-validation lasso aic ridge-regression bic

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Widersprüchliche Ansätze zur Variablenauswahl: AIC, p-Werte oder beides?

Soweit ich weiß, ist die Variablenauswahl basierend auf p-Werten (zumindest im Regressionskontext) stark fehlerhaft. Es sieht so aus, als ob die Variablenauswahl basierend auf AIC (oder ähnlichem) auch von einigen aus ähnlichen Gründen als fehlerhaft angesehen wird, obwohl dies ein wenig unklar erscheint (siehe z. B. meine Frage und einige …

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

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Sind die von auto.arima () identifizierten Modelle sparsam?

Ich habe versucht, ARIMA-Modelle zu lernen und anzuwenden. Ich habe einen ausgezeichneten ARIMA-Text von Pankratz gelesen - Forecasting with Univariate Box - Jenkins Models: Concepts and Cases . Der Autor betont im Text insbesondere das Prinzip der Sparsamkeit bei der Auswahl von ARIMA-Modellen. Ich fing an, mit der auto.arima()Funktion in …

13 time-series forecasting arima aic automatic-algorithms

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AIC / BIC: Wie viele Parameter zählt eine Permutation?

Angenommen, ich habe ein Modellauswahlproblem und versuche, die Modelle mit AIC oder BIC zu bewerten. Dies ist unkompliziert für Modelle mit der Nummer kkk reellwertigen Parametern. Was ist jedoch, wenn eines unserer Modelle (z. B. das Mallows-Modell ) eine Permutation plus einige reelle Parameter anstelle von reellen Parametern aufweist? Ich …

13 modeling maximum-likelihood aic fitting bic

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Auswahl nicht verschachtelter Modelle

Sowohl der Likelihood-Ratio-Test als auch der AIC sind Werkzeuge zur Auswahl zwischen zwei Modellen, und beide basieren auf der Log-Likelihood. Aber warum kann der Likelihood-Ratio-Test nicht verwendet werden, um zwischen zwei nicht verschachtelten Modellen zu wählen, während AIC dies kann?

13 aic likelihood-ratio nested-models

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Verständnis AIC und Schwarz-Kriterium

Ich betreibe ein Logistikmodell. Der tatsächliche Modelldatensatz enthält mehr als 100 Variablen, aber ich wähle einen Testdatensatz aus, in dem sich etwa 25 Variablen befinden. Davor habe ich auch einen Datensatz mit 8-9 Variablen erstellt. Mir wurde gesagt, dass AIC- und SC-Werte verwendet werden können, um das Modell zu vergleichen. …

13 model-selection logistic aic

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AIC der Gratregression: Freiheitsgrade vs. Anzahl der Parameter

Ich möchte den AICc eines Gratregressionsmodells berechnen. Das Problem ist die Anzahl der Parameter. Für die lineare Regression schlagen die meisten Menschen vor, dass die Anzahl der Parameter der Anzahl der geschätzten Koeffizienten plus Sigma (der Varianz des Fehlers) entspricht. Wenn es um die Gratregression geht, lese ich, dass die …

13 regression aic ridge-regression degrees-of-freedom

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Einfache lineare Regression, p-Werte und der AIC

Mir ist klar, dass dieses Thema schon einige Male vorgekommen ist , aber ich bin mir immer noch unsicher, wie ich meine Regressionsergebnisse am besten interpretieren kann. Ich habe einen sehr einfachen Datensatz, bestehend aus einer Spalte mit x-Werten und einer Spalte mit y-Werten , aufgeteilt in zwei Gruppen nach …

13 regression p-value least-squares aic

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Können Sie AIC-Werte vergleichen, solange die Modelle auf demselben Datensatz basieren?

Ich mache eine Prognose in R mit Rob Hyndmans Prognosepaket . Das zum Paket gehörende Papier finden Sie hier . In dem Artikel implementieren die Autoren die Algorithmen nach der Erläuterung der automatischen Vorhersagealgorithmen auf demselben Datensatz. Nach der Schätzung eines exponentiellen Glättungsmodells und eines ARIMA-Modells geben sie jedoch eine …

13 time-series forecasting model-selection aic

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Ist es möglich, dass der AIC und der BIC eine völlig unterschiedliche Modellauswahl bieten?

Ich führe ein Poisson-Regressionsmodell mit 1 Antwortvariablen und 6 Kovariaten durch. Die Modellauswahl mit AIC ergibt ein Modell mit allen Kovariaten sowie 6 Interaktionstermen. Der BIC führt jedoch zu einem Modell mit nur 2 Kovariaten und keinen Interaktionstermen. Ist es möglich, dass die beiden Kriterien, die sehr ähnlich aussehen, völlig …

12 model-selection aic poisson-regression bic

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Werden Root-Transformationen empfohlen?

Mein Kollege möchte einige Daten analysieren, nachdem er die Antwortvariable transformiert hat, indem er sie auf die Potenz von (d. ).1818\frac18y0.125y0.125y^{0.125} Das ist mir unangenehm, aber ich habe Mühe zu erklären, warum. Ich kann mir keine mechanistischen Gründe für diese Transformation vorstellen. Ich habe es noch nie zuvor gesehen, und …

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Wie vergleiche ich Modelle auf Basis von AIC?

Wir haben zwei Modelle, die dieselbe Methode zur Berechnung der Log-Wahrscheinlichkeit verwenden, und der AIC für eines ist niedriger als das andere. Das mit dem niedrigeren AIC ist jedoch weitaus schwieriger zu interpretieren. Wir haben Schwierigkeiten zu entscheiden, ob es sich lohnt, die Schwierigkeit einzuführen, und wir haben dies anhand …

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Als «aic» getaggte Fragen