bic पर टैग किए गए जवाब

मैं 1 प्रतिक्रिया चर और 6 covariates के साथ एक पॉइसन रिग्रेशन मॉडल का प्रदर्शन कर रहा हूं। एआईसी का उपयोग करके मॉडल का चयन सभी कोवरिएट्स के साथ-साथ 6 इंटरैक्शन शब्दों के साथ एक मॉडल में होता है। हालांकि, BIC में केवल 2 कोवरिएट और कोई इंटरैक्शन शब्द नहीं …

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic 

इसलिए मैं समझता हूं कि परिवर्तनीय चयन मॉडल चयन का एक हिस्सा है। लेकिन वास्तव में मॉडल के चयन में क्या शामिल है? क्या यह निम्नलिखित से अधिक है: 1) अपने मॉडल के लिए एक वितरण चुनें 2) व्याख्यात्मक चर चुनें? मैं यह पूछता हूं क्योंकि मैं एक लेख पढ़ …

12 feature-selection  model-selection  aic  bic 

मेरे पास एक समय श्रृंखला डेटा सेट है, जिसमें मैं डेटा में अव्यक्त राज्यों की संख्या का अनुमान लगाने के लिए एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल (एचएमएम) को फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। ऐसा करने के लिए मेरा छद्म कोड निम्नलिखित है: for( i in 2 : max_number_of_states …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

मैं एचएमएम मॉडल चयन के लिए बीआईसी का उपयोग करना चाहता हूं: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) तो मैं एचएमएम मॉडल में मापदंडों की संख्या कैसे गिनूं। एक साधारण 2-अवस्था HMM पर विचार करें, जहाँ हमारे पास निम्नलिखित डेटा हैं: data = [1 2 1 1 2 2 …

12 machine-learning  model-comparison  bic  hidden-markov-model 

R पैकेज mclustक्लस्टर मॉडल चयन के लिए BIC को मापदंड के रूप में उपयोग करता है। मेरी समझ से, सबसे कम BIC वाले मॉडल को अन्य मॉडलों पर चुना जाना चाहिए (यदि आप केवल केवल BIC के बारे में परवाह करते हैं)। हालाँकि, जब BIC मान सभी ऋणात्मक होते हैं, …

11 r  clustering  gaussian-mixture  bic  model-based-clustering 

मैं Wagenmakers (2007) पढ़ रहा हूँ p मानों की व्यापक समस्या का एक व्यावहारिक समाधान । मैं बीआईसी के मूल्यों को बेयस कारकों और संभावनाओं में परिवर्तित कर रहा हूं। हालाँकि, अब तक मुझे इस बात की अच्छी जानकारी नहीं है कि यूनिट की पूर्व सूचना क्या है। मैं चित्रों …

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

मैं इस साहित्य से परिचित नहीं हूँ, इसलिए यदि यह एक स्पष्ट प्रश्न है तो कृपया मुझे क्षमा करें। चूंकि एआईसी और बीआईसी संभावना को अधिकतम करने पर निर्भर करते हैं, ऐसा लगता है कि उनका उपयोग केवल किसी दिए गए डेटा-सेट को फिट करने के प्रयास के मॉडल के …

10 model-selection  aic  bic 

समय श्रृंखला में मॉडल, जैसे एआरएमए-जीएआरसीएच, मॉडल के उपयुक्त अंतराल या आदेश का चयन करने के लिए एआईसी, बीआईसी, एसआईसी आदि जैसे विभिन्न सूचना मानदंडों का उपयोग किया जाता है। मेरा सवाल बहुत ही सरल है, क्यों हम समायोजित का उपयोग नहीं करते हैं R2R2R^2उपयुक्त मॉडल का चयन करने के …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

बीआईसी मापदंडों की संख्या के आधार पर दंडित करता है। क्या होगा अगर कुछ पैरामीटर द्विआधारी संकेतक चर के कुछ प्रकार हैं? क्या इनकी गणना पूर्ण मापदंडों के रूप में की जाती है? लेकिन मैं बाइनरी मापदंडों को एक असतत चर में संयोजित कर सकता हूं जो में मान लेता …

9 bayesian  model-selection  bic  parameterization