Als «aic» getaggte Fragen

Meine Frage bezieht sich auf den Thread Negative Werte für AIC im allgemeinen gemischten Modell . Ich bekomme oft negative AIC-Werte von der Software, die ich benutze. Ich merke es am meisten, wenn ich Zeitreihen mache. Aber hier ist was ich nicht verstehe. Bei der Definition des AIC gefällt das …

8 aic 

Ich habe auto.arima verwendet, um ein Zeitreihenmodell anzupassen (eine lineare Regression mit ARIMA-Fehlern, wie auf Rob Hyndmans Website beschrieben). und meldet Werte von Informationskriterien als zurück AIC: 2989,2 AICC: 2989,3 BIC: 3261,2 Wenn ich Arima verwende, um ein Modell mit einem (1,1,1) mit Driftstruktur anzupassen, meldet die Ausgabe deutlich niedrigere …

8 r  arima  aic 

Ich brauche eine einsatzige Erklärung der Verwendung des AIC beim Modellbau. Bisher habe ich "Einfach ausgedrückt, der AIC ist ein relatives Maß für das Ausmaß der beobachteten Variation, die von verschiedenen Modellen berücksichtigt wird, und ermöglicht eine Korrektur der Komplexität des Modells." Jeder Rat sehr geschätzt. R.

8 aic 

Zwei bekannte (und verwandte) Messgrößen für die Modellkomplexität aus der Statistik sind das Akaike Information Criterion (AIC) und das Bayesian Information Criterion (BIC). Wann könnte AIC = BIC sein?

8 aic  bic 

Ich verwende ein Modell mit mehreren Regressionen und möchte AIC und BIC verwenden, um Modelle auszuwählen. Ich stelle jedoch fest, dass beide Maßnahmen nicht die Anzahl der Variablen berücksichtigen, aus denen wir auswählen können, sondern nur die Anzahl der ausgewählten Variablen. Wenn ich viele, viele Variablen zur Auswahl habe, werde …

7 multiple-regression  aic  bic 

Bei Verwendung des Befehls drop1 in R für die Modellbildung muss die Variable mit dem niedrigsten AIC-Wert gelöscht werden. Was könnte der Grund dafür sein? Ich weiß, dass AIC über Informationsverlust spricht und ein niedrigerer AIC-Wert besser ist, aber das Löschen einer Variablen mit niedrigem AIC scheint nicht intuitiv zu …

7 r  regression  aic 

Die Software, die ich derzeit zum Erstellen eines Modells verwende, vergleicht ein "aktuelles Lauf" -Modell mit einem "Referenzmodell" und meldet (falls zutreffend) sowohl einen Chi-Quadrat-p-Wert basierend auf Likelihood-Ratio-Tests als auch AIC-Werte für jedes Modell. Ich weiß, dass ein Vorteil von AIC gegenüber Likelihood-Ratio-Tests darin besteht, dass AIC mit nicht verschachtelten …

7 feature-selection  model-selection  aic  likelihood-ratio 

Ich habe x, y-Daten, wobei x die Position (entlang eines Transekts) und y eine kontinuierliche Variable (z. B. Temperatur) ist. x<-c(115,116,117,118,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149,150,151) y<-c(68.3864344929207,69.3317985238957,70.5644430507252,68.7245413735345,68.2444929220624,69.2335442981487,68.9683874048675,69.7104166614154,70.6047681836632,71.1807115091657,70.3333333333333,70,69.735105818315,69.6487585375593,70,69.4943374527374,69,70.3590104484011,70.283981899468,68.9087146344906,68.6666666666667,68.5232663969658,68.088410889283,67.567883666713,66.9865494087022,66,66.3333333333333,66.0165138638852,65.6666666666667,65.7465975732667,66.3333333333333,66.6579079386334) Ich möchte ein lineares Modell, ein 4-Parameter-Logistikmodell und eine stückweise konstante Funktion (auch bekannt als Schrittfunktion) mit einem Haltepunkt an diese Daten anpassen und Modelle vergleichen, um festzustellen, …

7 regression  logistic  model  aic  nls