क्या मल्टीमॉडल इंजेक्शन पर बर्नहैम-एंडरसन पुस्तक की सिफारिश की जा सकती है?


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एआईसी से एआईसीसी तक आर के पूर्वानुमान पैकेज में डिफ़ॉल्ट मॉडल चयन सांख्यिकीय के हाल के बदलाव से प्रेरित होने के नाते, मैं उत्सुक हूं कि क्या वास्तव में जहां भी पूर्व लागू है। मेरे पास इस सम्मान के साथ प्रश्नों की एक श्रृंखला है और यहां पहला है।

मुझे पता है कि एआईसीसी को हर जगह एआईसी के साथ बदलने के लिए बर्नहैम और एंडरसन (गैर-सांख्यिकीविदों) द्वारा प्रसिद्ध पुस्तक (1) यहाँ संक्षेप में बताई गई है। पुस्तक को कभी-कभी अनजाने में छोटे सांख्यिकीविदों द्वारा संदर्भित किया जाता है, उदाहरण के लिए रोब हंडमैन की इस ब्लॉग पोस्ट की टिप्पणियां देखें , लेकिन सांख्यिकीविद् ब्रायन रिप्ले ने बिल्कुल अलग तरीके से सलाह दी:

“Burnham and Anderson (2002) is a book I would recommend people NOT read until 
they have read the primary literature. I see no evidence that the authors have 
actually read Akaike’s papers." [quoted from [AIC MYTHS AND MISUNDERSTANDINGS][4] by
Burnham-Anderson]

यह इस बात का पालन करता है कि रिप्ले एआईसी और संबंधित सिद्धांत पर क्या लिखते हैं कि चेतावनी को गंभीरता से लिया जाना चाहिए। मेरे पास एकेइके के स्वयं के कागजात और बर्नहैम-एंडरसन पुस्तक का अच्छा संग्रह है। अंततः पुस्तक की गुणवत्ता पर मेरी अपनी राय होगी, लेकिन यह जानने में भी मदद मिलेगी कि युवा और बूढ़े दोनों का सांख्यिकीविदों का समुदाय क्या है। विशेष रूप से, क्या आंकड़े (या आंकड़ों के अन्य अच्छे छात्र) के प्रोफेसर हैं जिन्होंने मॉडल चयन के लिए एआईसी का उपयोग करने पर ज्ञान के उपयोगी सारांश के रूप में पुस्तक की स्पष्ट रूप से सिफारिश की है?

संदर्भ:

(1) बर्नहैम, केपी एंडरसन, डीआर मॉडल चयन और मल्टीमॉडल निष्कर्ष: एक व्यावहारिक सूचना-सिद्धांतवादी दृष्टिकोण, 2002

पुनश्च। हाल के "उत्तर" के जवाब में कहा कि "डॉ। बर्न्हम एक पीएचडी सांख्यिकीविद् हैं" मैं इस स्पष्टीकरण को जोड़ना चाहूंगा। हां, अपने आप में वह एक सांख्यिकीविद, एएसए का फैलो और एएसए से विशिष्ट उपलब्धि पदक सहित कई पेशेवर पुरस्कार प्राप्त करने वाला है। लेकिन कौन कहता है कि वह नहीं है? उपरोक्त सभी मैंने कहा है कि लेखकों की एक जोड़ी के रूप में वे सांख्यिकीविद् नहीं हैं और पुस्तक इस तथ्य को दर्शाती है।


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कागज "एआईसी मिथकों और गलतफहमी" यहां पाया जा सकता है । मैंने इसे नहीं देखा था (हालाँकि मैंने रिप्ले की टिप्पणी पहले देखी थी)।
Glen_b -Reinstate मोनिका

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यह प्रश्न लिंक प्रदान करता है, लेकिन मुझे लगता है कि यह पाठकों के लिए मददगार होगा यदि प्रश्न ने ही बर्नहैम और एंडरसन की पुस्तक की सामग्री के बारे में कुछ बुरा संकेत दिया हो। (यदि वे जो कहते हैं वह सटीक, स्पष्ट, सहायक आदि है, तो इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि क्या वे वास्तव में एकेके के पेपर पढ़ते हैं।) इसके अलावा, यह मुझे ऐसा लगता है कि एआईसी और संबंधित तरीके अभी भी विवादास्पद हैं; यदि ऐसा है, तो उन्हें प्रस्तुत करने वाली किसी भी पुस्तक में अवरोधक होंगे। और एक सुझाव है कि हर किसी को एक पुस्तक पढ़ने से पहले मूल पत्रों को पढ़ना चाहिए जो किसी विषय पर एक परिचय प्रदान करने की इच्छा रखते हैं, संदिग्ध लगता है।
मंगल

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मैंने Akaike के दो मुख्य पत्र पढ़े हैं, और BIC पर श्वार्ज की एक, और बर्नहैम और एंडरसन की पुस्तक (यह अभी मेरी शेल्फ पर है), और भी (जैसा कि आप देखते हैं), रिप्ले का संक्षिप्त आलोचक। मैं बहुत देखना चाहूंगा कि रिप्ले ने आलोचना को विस्तार से समझाया (बिना आकांक्षाओं के कि कौन क्या पढ़ सकता है) - जैसे ही चीजें खड़ी होती हैं, बर्नहैम और एंडरसन के लिए जवाब देने के लिए वास्तव में कुछ भी नहीं है। यदि इसमें कुछ है (और मुझे पता है कि सभी के लिए हो सकता है), तो यह आर-हेल्प मेलिंग सूची पर कुछ पंक्तियों से अधिक का हकदार है।
Glen_b -Reinstate मोनिका

2
@Gleb_b रिप्ले के विचारों को उनकी 1996 की पुस्तक से पैटर्न की मान्यता पर काटा जा सकता है, जिसमें उन्होंने उस आर सूची पोस्ट में उल्लेख किया है, उदाहरण के लिए अध्याय 2 देखें। आकाइक के काम के अन्य पहलुओं पर गणितीय विवरण और टिप्पणियां (जैसे एआईसी में ए क्या है) के लिए) मुझे लगता है कि वह इस क्षेत्र को अच्छी तरह से समझता है और केवल कुछ ही अख़बारों के कागजात पढ़े हैं।
हाइबरनेटिंग

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अलग दो सेंट में डालना: एआईसी और एआईसीसी कितनी बार अलग-अलग सलाह देते हैं? मेरे अनुभव में वे एक ही मॉडल का सुझाव देते हैं।
पीटर फ्लोम - मोनिका

जवाबों:


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ओपी उच्च-गुणवत्ता वाले सांख्यिकीविदों के उच्च-गुणवत्ता वाले सर्वेक्षण की तलाश करने में मदद करने के लिए प्रतीत होता है कि क्या कोई विशेष पुस्तक विशेष रूप से एआईसी बनाम एआईसीसी बहस के संबंध में उच्च गुणवत्ता वाली है। यह साइट विशेष रूप से व्यवस्थित सर्वेक्षणों के लिए तैयार नहीं है। इसके बजाय मैं अंतर्निहित प्रश्न को सीधे संबोधित करने की कोशिश करूंगा।

एआईसी और एआईसीसी दोनों मॉडल फिट (संभावना की दृष्टि से) और ओवरफिट (मापदंडों की संख्या के संदर्भ में) के बीच एक अनुमानवादी व्यापार के अनुसार मॉडल स्कोर करते हैं। इस ट्रेडऑफ़ में, एआईसीसी मापदंडों की संख्या पर थोड़ा अधिक जुर्माना देता है। इस प्रकार, एआईसीसी हमेशा उन मॉडलों के पक्ष में सिफारिश करता है जो जटिलता से कम या सबसे अच्छे एआईसी मॉडल की जटिलता के बराबर हैं। इस अर्थ में, दोनों के बीच का संबंध बहुत ही सरल है, बावजूद इसके व्युत्पन्नता के कारण जटिल जटिल तर्क हैं।

एआईसी और एआईसीसी उम्मीदवार सूचना मानदंडों के एक बड़े क्षेत्र से केवल दो हैं, जिसके साथ बीआईसी और डीआईसी शायद अग्रणी विकल्प हैं। ज्यादातर मामलों में BIC AIC या AICc की तुलना में कहीं अधिक रूढ़िवादी (बड़ी संख्या में मॉडल मापदंडों को दंडित करने वाला) है। कौन सा मानदंड सबसे अच्छा है यह प्रश्न वास्तव में समस्या विशिष्ट है। कानूनी तौर पर उन मामलों में एक अत्यंत रूढ़िवादी मानदंड को प्राथमिकता दी जा सकती है, जहां मजबूत आउट-ऑफ-नमूना भविष्यवाणी की आवश्यकता होती है।

एफडब्ल्यूआईडब्ल्यू, मैंने एआईसीसी के रूढ़िवाद स्तर को आमतौर पर कैप्चर-रिकैपचर मॉडल में भविष्यवाणी त्रुटि पर व्यापक सिमुलेशन अध्ययनों में एआईसी पर बेहतर माना ।

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