Preguntas etiquetadas con aic

Entonces entiendo que la selección de variables es parte de la selección del modelo. Pero, ¿en qué consiste exactamente la selección del modelo? ¿Es más que lo siguiente: 1) elige una distribución para tu modelo 2) elegir variables explicativas,? Pregunto esto porque estoy leyendo un artículo de Burnham & Anderson: …

12 feature-selection  model-selection  aic  bic 

De Wikipedia hay una definición del Criterio de información de Akaike (AIC) como , donde k es el número de parámetros y log L es la probabilidad de registro del modelo.Un yoC= 2 k - 2 logLAIC=2k−2log⁡L AIC = 2k -2 \log L kkkIniciar sesiónLlog⁡L\log L Sin embargo, nuestros notas …

12 econometrics  aic  arma  information-theory 

Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Tengo un conjunto de datos de series temporales en el que estoy tratando de ajustar un Modelo de Markov Oculto (HMM) para estimar el número de estados latentes en los datos. Mi pseudo código para hacer esto es el siguiente: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM …

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Dado el mismo conjunto de covariables y familia de distribución, ¿cómo puedo comparar modelos con diferentes funciones de enlace? Creo que la respuesta correcta aquí es "AIC / BIC", pero no estoy 100% seguro. ¿Es posible tener modelos anidados si tienen un enlace diferente?

12 generalized-linear-model  aic  link-function 

El AIC se define como , donde θ es el estimador de máxima verosimilitud y p es la dimensión del espacio de parámetros. Para la estimación de θUn yoC= - 2 log( L ( θ^) ) + 2 pUNyoC=-2Iniciar sesión⁡(L(θ^))+2pagAIC=-2 \log(L(\hat\theta))+2pθ^θ^\hat\thetapagpagpθθ\theta, generalmente se descuida el factor constante de la densidad. …

12 model-selection  aic  nested-models 

El punto central de AIC o cualquier otro criterio de información es que menos es mejor. Entonces, si tengo dos modelos M1: y = a0 + XA + e y M2: y = b0 + ZB + u, y si el AIC del primero (A1) es menor que el del …

12 regression  aic 

Está bien establecido, al menos entre los estadísticos de algún calibre más alto, que los modelos con los valores del estadístico AIC dentro de un cierto umbral del valor mínimo deben considerarse apropiados como el modelo que minimiza el estadístico AIC. Por ejemplo, en [1, p.221] encontramos Entonces, los modelos …

12 time-series  model-selection  aic 

La documentación de R para cualquiera no arroja mucha luz. Todo lo que puedo obtener de este enlace es que usar cualquiera de los dos debería estar bien. Lo que no entiendo es por qué no son iguales. Hecho: La función de regresión gradual en R, step()usa extractAIC(). Curiosamente, ejecutar …

11 r  regression  aic  stepwise-regression 

Chris Chatfield, cuyos muchos libros y documentos de calidad que disfruté leyendo, en (1) da el siguiente consejo: Por ejemplo, la elección entre los modelos de series temporales ARIMA con valores bajos y aproximadamente iguales del AIC probablemente debería hacerse, no en lo que da el AIC mínimo, sino en …

11 forecasting  model-selection  arima  aic 

Quiero comparar datos que proporciones entre tres grupos diferentes, por ejemplo: ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Siguiendo a Wharton y Hui (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ), pensé que vería si estos datos se tratarían mejor utilizando un logit transformado. …

11 data-transformation  aic  fitting 

Recientemente ajusté 4 modelos de regresión múltiple para los mismos datos de predicción / respuesta. Dos de los modelos que calzo con regresión de Poisson. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) Dos de los …

11 regression  aic  count-data  likelihood-ratio  model-comparison 

¿Cómo puedo calcular el número de parámetros en una red neuronal artificial para calcular su AIC?

11 neural-networks  aic 

La página de Wikipedia dice que Box-Jenkins es un método para ajustar un modelo ARIMA a una serie temporal. Ahora, si quiero ajustar un modelo ARIMA a una serie temporal, abriré SAS, llamaré proc ARIMA, proporcionaré los parámetros y SAS me dará los coeficientes AR y MA. Ahora, puedo probar …

10 time-series  arima  sas  aic  box-jenkins 

No estoy tan familiarizado con esta literatura, así que perdóneme si esta es una pregunta obvia. Dado que AIC y BIC dependen de maximizar la probabilidad, parece que solo se pueden usar para hacer comparaciones relativas entre un conjunto de modelos que intentan ajustarse a un conjunto de datos dado. …

10 model-selection  aic  bic