Apa yang saya lakukan ketika nilai AIC rendah dan kira-kira sama?

Chris Chatfield, yang banyak buku dan makalahnya yang berkualitas, saya senang membaca, dalam (1) memberikan saran berikut:

Sebagai contoh, pilihan antara model deret waktu ARIMA dengan nilai AIC yang rendah dan kira-kira sama mungkin harus dibuat, bukan yang memberikan AIC minimum, tetapi yang memberikan perkiraan terbaik dari data tahun terakhir.

Apa alasan untuk nasihat seperti itu? Jika baik, mengapa ramalan :: auto.arima dan rutin ramalan lainnya tidak mengikutinya? Belum diimplementasikan? Sudah dibahas di sini bahwa mencari model yang kebetulan memberikan AIC minimum mungkin bukan ide yang baik. Mengapa opsi untuk memiliki model ARIMA dengan rendah tetapi kira-kira sama (misalnya dalam nilai 1 atau 2 dari AIC minimal) bukan merupakan default di sebagian besar perangkat lunak peramalan time series? $n\ge1$

(1) Chatfield, C. (1991). Menghindari jebakan statistik. Ilmu Statistik, 6 (3), 240-252. Tersedia online, URL: https://projecteuclid.org/euclid.ss/1177011686 .

— Hibernasi
sumber

@Gleb_b "Sebuah AIC hanya tinggi atau rendah dibandingkan dengan yang lain." - Bagaimana kita dapat berpikir secara berbeda ketika kita berbicara tentang pemilihan model? Kami selalu melihat nilai rendah daripada nilai lebih tinggi. Apa yang salah dengan hukuman saya yang keempat? Saya pikir ini menyatakan dengan jelas bahwa kita berbicara tentang perbedaan (misalnya dalam satu atau dua dari AIC minimum). Tidak disebutkan nilai absolut AIC dalam pertanyaan.

— Hibernasi

Saya menghapus "rendah" dari judul dan kalimat pertama dari kotak, karena alasan yang ditunjukkan oleh @hibernating.

— Harvey Motulsky

@ Harvey Motulsky Harap masukkan "rendah" kembali di kedua tempat. Terima kasih.

— Hibernasi

Pertanyaan Anda adalah tentang bagaimana membandingkan model dengan AIC memiliki nilai yang cukup berdekatan. Tinggi atau rendah tidak relevan (dan dapat berubah hanya dengan mengubah unit data yang diekspresikan dalam). Jadi mengapa mengembalikan kata-kata itu? Mereka menyesatkan.

— Harvey Motulsky

@ Harvey Motulsky Tolong biarkan aku menjadi diriku sendiri. Saya suka judul saat ini dan asli saya "Apa yang harus saya lakukan ketika nilai-nilai AIC rendah dan kira-kira sama?" Saya cenderung lebih suka "pilih" daripada "pilih" dalam penulisan statistik saya. Saya memiliki sejumlah preferensi lain yang mencirikan saya sebagai individu dan mereka tercermin dalam cara saya membentuk pertanyaan dan jawaban saya. Saya senang Anda akhirnya mengerti mengapa saya meminta Anda untuk mengembalikan perubahan. Tidak ada masalah.

— Hibernasi

Memang benar bahwa jika Anda memiliki beberapa nilai AIC yang kira-kira sama dengan memilih nilai terendah mungkin bukan pilihan terbaik. Alternatif yang masuk akal adalah melakukan model rata-rata. Dengan cara ini Anda dapat menggunakan tidak hanya model terbaik untuk inferensi, tetapi satu set model "paling didukung" masing-masing tertimbang menurut nilai AIC mereka.

Anda memiliki pengantar singkat oleh Vincent Calcagno di sini

— Aghila
sumber