पी पर। उनके 34 PRNN ब्रायन रिप्ले टिप्पणी करते हैं कि "AIC को Aikeike (1974) ने 'एक सूचना मानदंड' के रूप में नामित किया था, हालांकि आमतौर पर ऐसा माना जाता है कि A का अर्थ Akaike है"। दरअसल, जब AIC स्टेटिस्टिक्स की शुरुआत करते हैं, Akaike (1974, p.719) बताते हैं कि
"IC stands for information criterion and A is added so that similar statistics, BIC, DIC
etc may follow".
इस उद्धरण को 1974 में की गई भविष्यवाणी के रूप में देखते हुए, यह ध्यान रखना दिलचस्प है कि केवल चार वर्षों में दो प्रकार के बीआईसी स्टेटिस्टिक (बायेसियन आईसी) Aikeike (1977, 1978) और श्वार्ज (1978) द्वारा प्रस्तावित किए गए थे। इसने स्पीगलगलटर एट अल। (2002) डीआईसी (डीवियनस आईसी) के साथ आने के लिए बहुत लंबा है। जबकि सीआईसी मानदंड की उपस्थिति का अनुमान आकाइक (1974) द्वारा नहीं लगाया गया था, यह मानना भोला होगा कि यह कभी भी चिंतन नहीं किया गया था। यह 2005 में कार्लोस सी। रोड्रिग्ज द्वारा प्रस्तावित किया गया था। (ध्यान दें कि आर। तिब्शिरानी और के। नाइट के CIC (कोवरियनस इन्फ्लेशन क्राइटियन) एक अलग बात है।)
मुझे पता था कि ईआईसी (एम्पिरिकल आईसी) मोनाश विश्वविद्यालय के लोगों द्वारा 2003 के आसपास प्रस्तावित किया गया था। मैंने अभी-अभी फोकस्ड इंफॉर्मेशन क्रैप्शन (एफआईसी) की खोज की है। कुछ किताबें हन्नान और क्विन आईसी को एचआईसी के रूप में संदर्भित करती हैं, उदाहरण के लिए इसे देखें )। मुझे पता है कि जीआईसी (सामान्यीकृत आईसी) होना चाहिए और मैंने सिर्फ सूचना निवेश मानदंड (आईआईसी) की खोज की है। एनआईसी, टीआईसी और बहुत कुछ है।
मुझे लगता है कि मैं संभवतः वर्णमाला के बाकी हिस्सों को कवर कर सकता हूं, इसलिए मैं यह नहीं पूछ रहा हूं कि अनुक्रम एआईसी, बीआईसी, सीआईसी, डीआईसी, ईआईसी, एफआईसी, जीआईसी, एचआईसी, आईआईसी, ... या वर्णमाला के कौन से अक्षर हैं। उपयोग नहीं किया गया है या कम से कम दो बार उपयोग किया गया है (जैसे ईआईसी में ई विस्तारित या अनुभवजन्य के लिए खड़ा हो सकता है)। मेरा प्रश्न सरल है और मुझे अधिक व्यावहारिक रूप से उपयोगी होने की उम्मीद है। क्या मैं उन आंकड़ों का परस्पर उपयोग कर सकता हूं, वे उन विशिष्ट मान्यताओं की अनदेखी कर रहे हैं, जिनके तहत वे विशिष्ट परिस्थितियों में लागू होने वाले थे, और इसी तरह?
यह सवाल बर्नहैम एंडरसन (2001) द्वारा आंशिक रूप से प्रेरित है:
...the comparison of AIC and BIC model selection ought to be based on their performance
properties such as mean square error for parameter estimation (includes prediction) and
confidence interval coverage: tapering effects or not, goodness-of-fit issues,
derivation of theory is irrelevant as it can be frequentist or Bayes.
एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग पर Hyndman et al. के मोनोग्राफ का अध्याय 7 बीए सलाह का पालन करता हुआ प्रतीत होता है जब मॉडल के चयन के दौरान पांच वैकल्पिक IC (AIC, BIC, AICc, HQIC, LEIC) कितनी अच्छी तरह से प्रदर्शन करते हैं (जैसा कि मापा गया है) एक नए प्रस्तावित त्रुटि माप (जिसे एमएएसई कहा जाता है) से यह निष्कर्ष निकालना कि एआईसी एक बेहतर विकल्प था। (मुख्यालय को सिर्फ एक बार सर्वश्रेष्ठ मॉडल चयनकर्ता के रूप में रिपोर्ट किया गया था।)
मुझे यकीन नहीं है कि सभी आईसीसी का अनुमान लगाने वाले अनुसंधान अभ्यासों का उपयोगी उद्देश्य क्या है, क्योंकि वे मान्यताओं के समकक्ष सेट के तहत एक और एक ही प्रश्न का उत्तर देने के लिए व्युत्पन्न थे। विशेष रूप से, मुझे यकीन नहीं है कि गैर-स्थिर घातीय के संदर्भ में इसका उपयोग करके एक ऑटोरेजेशन के क्रम को निर्धारित करने के लिए सुसंगत कसौटी के पूर्वानुमान की जांच करना उपयोगी है (कि हर्गन और क्विन एरोगोडिक स्थिर अनुक्रम के लिए व्युत्पन्न)। हंडमैन एट अल द्वारा मोनोग्राफ में वर्णित स्मूथिंग मॉडल का विश्लेषण और विश्लेषण किया गया। क्या मुझसे कोई चूक हो रही है?
संदर्भ:
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एकैके, एच। (1977), एन्ट्रापी अधिकतमकरण सिद्धांत पर, पीआर कृष्णैया में, एड।, सांख्यिकी के अनुप्रयोग , वॉल्यूम। 27, एम्स्टर्डम: उत्तर हॉलैंड, पीपी। 27-41।
एकैके, एच। (1978), न्यूनतम एआईसी प्रक्रिया का एक बायेसियन विश्लेषण, सांख्यिकीय गणित के संस्थान 30 (1), 9-14।
बर्नहैम, केपी एंडरसन, डीआर (2001) कुल्लबैक-लिबलर की जानकारी के रूप में पारिस्थितिक अध्ययन में मजबूत निष्कर्ष, वन्यजीव अनुसंधान 28, 111-119
Hyndman, RJ, Koehler, AB, Ord, JK & Snyder, RD को एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग के साथ पूर्वानुमान: राज्य अंतरिक्ष दृष्टिकोण। न्यूयॉर्क: स्प्रिंगर, 2008
रिप्ले, बीडी पैटर्न मान्यता और तंत्रिका नेटवर्क । कैम्ब्रिज: कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस, 1996
श्वार्ज़, जी (1978), एक मॉडल के आयाम का अनुमान लगाते हुए , एनल्स ऑफ स्टैटिस्टिक्स 6 (2), 461-464।
स्पीगलहेल्टर, डीजे, बेस्ट, एनजी, कारलिन, बीपी और वैन डेर लिंडे, ए (2002), मॉडल जटिलता और टी के बायेसियन उपाय (चर्चा के साथ), जर्नल ऑफ द रॉयल स्टैटिस्टिकल सोसायटी। श्रृंखला बी (सांख्यिकीय पद्धति) 64 (4), 583-639।