Preguntas etiquetadas con aic

He intentado calcular el AIC de una regresión lineal en R pero sin usar la AICfunción, así: lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 Sin embargo, AICle da un valor diferente: AIC(lm_mtcars) [1] 190.7999 ¿Alguien podría decirme qué estoy haciendo mal?

15 r  aic  information-theory 

Como motivado por el cambio reciente de la estadística de selección de modelo por defecto en el paquete de pronóstico de R de AIC a AICc, tengo curiosidad por saber si este último es aplicable donde sea que esté el primero. Tengo una serie de preguntas al respecto y aquí …

14 model-selection  references  aic 

Tengo algunas preguntas sobre el AIC y espero que me puedan ayudar. Apliqué la selección del modelo (hacia atrás o hacia adelante) según el AIC en mis datos. Y algunas de las variables seleccionadas terminaron con valores p> 0.05. Sé que la gente dice que deberíamos seleccionar modelos basados ​​en …

14 model-selection  p-value  aic 

Mi comprensión general es que AIC trata con el equilibrio entre la bondad de ajuste del modelo y la complejidad del modelo. Un yoC= 2 k - 2 l n ( L )UNyoC=2k-2lnorte(L)AIC =2k -2ln(L) kkk = número de parámetros en el modelo LLL = probabilidad El criterio de información …

14 cross-validation  lasso  aic  ridge-regression  bic 

Por lo que entiendo, la selección de variables basada en valores p (al menos en el contexto de regresión) es altamente defectuosa. Parece que la selección variable basada en AIC (o similar) también se considera defectuosa por algunos, por razones similares, aunque esto parece un poco confuso (por ejemplo, vea …

13 hypothesis-testing  multiple-regression  feature-selection  model-selection  aic 

He estado tratando de aprender y aplicar los modelos ARIMA. He estado leyendo un excelente texto sobre ARIMA de Pankratz - Pronósticos con caja univariante - Modelos Jenkins: conceptos y casos . En el texto, el autor enfatiza especialmente el principio de parsimonia en la elección de los modelos ARIMA. …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

Digamos que tengo un problema de selección de modelo y estoy tratando de usar AIC o BIC para evaluar los modelos. Esto es sencillo para los modelos que tienen algún número de parámetros con valores reales.kkk Sin embargo, ¿qué sucede si uno de nuestros modelos (por ejemplo, el modelo Mallows …

13 modeling  maximum-likelihood  aic  fitting  bic 

Tanto la prueba de razón de probabilidad como el AIC son herramientas para elegir entre dos modelos y ambos se basan en la probabilidad de registro. Pero, ¿por qué la prueba de razón de probabilidad no se puede usar para elegir entre dos modelos no anidados, mientras que AIC sí?

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

Estoy ejecutando un modelo logístico. El conjunto de datos del modelo real tiene más de 100 variables, pero elijo un conjunto de datos de prueba en el que hay alrededor de 25 variables. Antes de eso también hice un conjunto de datos que tenía 8-9 variables. Me dicen que los …

13 model-selection  logistic  aic 

Quiero calcular el AICc de un modelo de regresión de cresta. El problema es el número de parámetros. Para la regresión lineal, la mayoría de las personas sugiere que el número de parámetros es igual al número de coeficientes estimados más sigma (la varianza del error). Cuando se trata de …

13 regression  aic  ridge-regression  degrees-of-freedom 

Tenemos dos modelos que usan el mismo método para calcular la probabilidad de registro y el AIC para uno es más bajo que el otro. Sin embargo, el que tiene el AIC más bajo es mucho más difícil de interpretar. Tenemos problemas para decidir si vale la pena introducir la …

13 model-selection  aic 

Me doy cuenta de que este tema ha aparecido varias veces antes, por ejemplo , aquí , pero todavía no estoy seguro de cómo interpretar mejor mi salida de regresión. Tengo un conjunto de datos muy simple, que consiste en una columna de valores xy una columna de valores y …

13 regression  p-value  least-squares  aic 

Estoy haciendo algunos pronósticos en R usando el paquete de pronósticos de Rob Hyndman . El papel que pertenece al paquete se puede encontrar aquí . En el documento, después de explicar los algoritmos de pronóstico automático, los autores implementan los algoritmos en el mismo conjunto de datos. Sin embargo, …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

Estoy realizando un modelo de regresión de Poisson con 1 variable de respuesta y 6 covariables. La selección del modelo usando AIC da como resultado un modelo con todas las covariables, así como 6 términos de interacción. Sin embargo, el BIC da como resultado un modelo con solo 2 covariables …

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic 

Mi colega quiere analizar algunos datos después de transformar la variable de respuesta elevándola a la potencia de (es decir, ). y0.1251818\frac18y0,125y0.125y^{0.125} Me siento incómodo con esto, pero me cuesta articular por qué. No se me ocurre ninguna razón mecanicista para esta transformación. Tampoco lo he visto antes, y me …

12 regression  data-transformation  aic