यदि होस्मेर-लेमेशो फिट की कमी को इंगित करता है लेकिन एआईसी सभी मॉडलों में सबसे कम है .... तो क्या आपको अभी भी मॉडल का उपयोग करना चाहिए?
यदि मैं एक चर को हटाता हूं, तो होस्मेर-लेमेशो स्टेटिस्टिक महत्वपूर्ण नहीं है (जिसका अर्थ है कि फिट की सकल कमी नहीं है)। लेकिन एआईसी बढ़ जाता है।
संपादित करें : मैं सामान्य रूप से सोचता हूं, यदि एआईसी के विभिन्न मॉडल एक-दूसरे के करीब हैं (यानी ) तो वे मूल रूप से एक ही हैं। लेकिन AIC बहुत अलग हैं। यह इंगित करने के लिए प्रतीत होता है कि सबसे कम एआईसी वाला वह है जिसे मुझे उपयोग करना चाहिए भले ही होस्मेर-लेमेशो परीक्षण इंगित करता है।
इसके अलावा शायद एचएल परीक्षण केवल बड़े नमूनों के लिए लागू होता है? इसमें छोटे नमूने आकार के लिए कम शक्ति है (मेरा नमूना आकार ~ 300 है)। लेकिन अगर मुझे एक महत्वपूर्ण परिणाम मिल रहा है ... इसका मतलब है कि कम शक्ति के साथ भी मुझे अस्वीकृति मिल रही है।
अगर मैं एआईसीसी बनाम एआईसी का उपयोग करता हूं तो क्या इससे कोई फर्क पड़ेगा? SAS में आपको AICc कैसे मिलता है? मुझे पता है कि बहुलता के साथ समस्याएं हो सकती हैं। लेकिन एक प्राथमिकता मैं परिकल्पना करता हूं कि चर का परिणाम पर प्रभाव पड़ता है।
कोई टिप्पणी?
Edit2 : मुझे लगता है कि मुझे गैर-महत्वपूर्ण एचएल के साथ एक कम चर और उच्च एआईसी के साथ मॉडल का उपयोग करना चाहिए। इसका कारण यह है कि दो चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। तो एक से छुटकारा पाना समझ में आता है।