aic पर टैग किए गए जवाब

मुझे कुछ कारणों से एक मॉडल कारक को यादृच्छिक के रूप में लेबल करने के लाभों को गले लगाने में समस्या है। मेरे लिए यह ऐसा प्रतीत होता है कि लगभग सभी मामलों में सभी कारकों के अनुसार तय किया गया इष्टतम उपचार है। सबसे पहले, फिक्स्ड बनाम रैंडम का …

24 model-selection  random-effects-model  aic  fixed-effects-model  mixed-model 

मुझे एक समय श्रृंखला सेटिंग में मॉडल चयन में दिलचस्पी है। संक्षिप्तता के लिए, मान लीजिए कि मैं अलग-अलग लैग ऑर्डर वाले ARMA मॉडल के पूल से एक ARMA मॉडल का चयन करना चाहता हूं। अंतिम आशय पूर्वानुमान है । द्वारा मॉडल चयन किया जा सकता है परिणाम का सत्यापन …

23 time-series  forecasting  cross-validation  model-selection  aic 

मैं एआईसी (एकेकी सूचना मानदंड) और बीआईसी (बायेसियन सूचना मानदंड) अनुमानों की व्याख्या करने के तरीके के उदाहरणों के लिए देख रहा हूं। क्या BIC के बीच नकारात्मक अंतर की व्याख्या एक मॉडल के दूसरे पर आने वाली बाधाओं के रूप में की जा सकती है? मैं इसे शब्दों में …

23 interpretation  aic  bic 

आम तौर पर एक दूसरे के मुकाबले (रैखिक) मिश्रित प्रभाव वाले मॉडल कैसे होते हैं? मुझे पता है कि संभावना अनुपात परीक्षण का उपयोग किया जा सकता है, लेकिन यह काम नहीं करता है अगर एक मॉडल दूसरे सही का 'सबसेट' नहीं है? क्या मॉडल df का अनुमान हमेशा सीधा …

22 hypothesis-testing  mixed-model  cross-validation  aic  degrees-of-freedom 

मैं इस R चीज़ के लिए बिल्कुल नया हूं लेकिन यह सुनिश्चित करने के लिए अनिश्चित हूं कि किस मॉडल का चयन करना है। मैंने न्यूनतम AIC के आधार पर प्रत्येक चर का चयन करते हुए एक स्टेपवाइज़ फ़ॉरवर्ड रिग्रेशन किया । मैं 3 मॉडल के साथ आया था कि …

22 model-selection  aic  stepwise-regression 

एक छोटे से डेटा सेट (में ) है कि मैं के साथ काम कर रहा हूँ, कई चर मुझे दे सही भविष्यवाणी / जुदाई । मैं इस प्रकार समस्या से निपटने के लिए फर्थ लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करता हूं।n ∼ 100n~100n\sim100 यदि मैं एआईसी या बीआईसी द्वारा सर्वश्रेष्ठ मॉडल …

21 logistic  model-selection  aic  separation 

जब कंप्यूटिंग एआईसी, AIC=2k−2lnLAIC=2k−2lnLAIC = 2k - 2 ln L k का अर्थ है 'मापदंडों की संख्या'। लेकिन एक पैरामीटर के रूप में क्या मायने रखता है? तो उदाहरण के लिए मॉडल में y=ax+by=ax+by = ax + b क्या ए और बी को हमेशा मापदंडों के रूप में गिना जाता …

21 aic 

कहो हमें GLMMs करना है mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) ये मॉडल सामान्य अर्थों में नेस्टेड नहीं हैं: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b …

19 r  mixed-model  aic  lme4-nlme  nested-models 

गैलीट श्मुइली के "टू एक्सप्लेन ऑर प्रेडिक्ट " (2010) को पढ़कर मैं एक स्पष्ट विरोधाभास से हैरान हूँ। तीन परिसर हैं, AIC- बनाम BIC- आधारित मॉडल की पसंद (पृष्ठ 300 का अंत - p। 301 की शुरुआत): सीधे शब्दों में कहें तो AIC को भविष्यवाणी के लिए बनाए गए मॉडल …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

मैंने इस साइट पर अनगिनत पोस्ट पढ़ी हैं जो अविश्वसनीय रूप से किसी भी प्रकार के मानदंड का उपयोग करके चर के चयन के खिलाफ हैं चाहे वह पी-मान आधारित हो, एआईसी, बीआईसी, आदि। मैं समझता हूं कि ये प्रक्रियाएं सामान्य क्यों हैं, चर के चयन के लिए काफी खराब …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression 

यह प्रश्न एक विषय I और कई अन्य के संबंध में संभावित भ्रम को दूर करने का एक अनुवर्ती या प्रयास है, जो AIC और BIC के बीच के अंतर के बारे में थोड़ा कठिन है। इस विषय (पर @Dave Kellen द्वारा एक बहुत अच्छा जवाब में /stats//a/767/30589 ) हम …

17 model-selection  aic  bic 

मेरे प्रश्न का सार यह है: आज्ञा देना एक बहुभिन्नरूपी सामान्य रैंडम वैरिएबल है जिसका माध्य और सहसंयोजक मैट्रिक्स । चलो , यानी । मैं कैसे एक मॉडल के एआईसी की तुलना वास्तविकताओं के अनुरूप करने के लिए फिट कर सकता हूं जो एक मॉडल वास्तविकताओं का अवलोकन करने के …

17 data-transformation  aic  likelihood 

(यह प्रश्न ऐसा लग सकता है कि यह फिलॉसफी एसई के लिए बेहतर अनुकूल है। मैं उम्मीद कर रहा हूं कि सांख्यिकीविद् बॉक्स और श्मुइली के बयानों के बारे में मेरी गलतफहमी को स्पष्ट कर सकते हैं, इसलिए मैं इसे यहां पोस्ट कर रहा हूं)। जॉर्ज बॉक्स (ARIMA प्रसिद्धि के) …

16 predictive-models  aic  bic  philosophical  explanatory-models 

मैं बस "एकैके सूचना मानदंड" में भाग गया, और मैंने मॉडल चयन पर साहित्य की इस बड़ी मात्रा पर ध्यान दिया (बीआईसी जैसी चीजें भी मौजूद हैं)। समकालीन मशीन सीखने के तरीके इन BIC और AIC मॉडल चयन मानदंडों का लाभ क्यों नहीं उठाते हैं?

16 machine-learning  model-selection  aic  bic 

मैंने R में एक रेखीय प्रतिगमन के AIC की गणना करने की कोशिश की है, लेकिन AICइस तरह से फ़ंक्शन का उपयोग किए बिना : lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 हालाँकि, AICएक अलग मूल्य देता है: AIC(lm_mtcars) [1] 190.7999 क्या कोई मुझे बता सकता है कि …

16 r  aic  information-theory