Pertanyaan yang diberi tag «bic»

Saya melakukan model Regresi Poisson dengan 1 variabel respons dan 6 kovariat. Pemilihan model menggunakan AIC menghasilkan model dengan semua kovariat serta 6 istilah interaksi. Namun BIC, menghasilkan model dengan hanya 2 kovariat dan tidak ada istilah interaksi. Mungkinkah kedua kriteria itu, yang terlihat sangat mirip, menghasilkan pilihan model yang …

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic 

Jadi saya mengerti bahwa pemilihan variabel adalah bagian dari pemilihan model. Tapi apa sebenarnya yang terdiri dari pemilihan model? Apakah lebih dari yang berikut: 1) pilih distribusi untuk model Anda 2) pilih variabel penjelas,? Saya bertanya ini karena saya membaca artikel Burnham & Anderson: AIC vs BIC di mana mereka …

12 feature-selection  model-selection  aic  bic 

Saya memiliki kumpulan data deret waktu yang saya coba paskan dengan Hidden Markov Model (HMM) untuk memperkirakan jumlah status laten dalam data. Kode pseudo saya untuk melakukan ini adalah sebagai berikut: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest …

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 

Saya ingin menggunakan BIC untuk pemilihan model HMM: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Jadi bagaimana cara menghitung jumlah parameter dalam model HMM. Pertimbangkan HMM 2-negara sederhana, di mana kami memiliki data berikut: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 3 3 2 3 2 …

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

Paket R mclustmenggunakan BIC sebagai kriteria untuk pemilihan model klaster. Dari pemahaman saya, model dengan BIC terendah harus dipilih daripada model lain (jika Anda hanya peduli tentang BIC). Namun, ketika nilai BIC semuanya negatif, Mclustfungsi tersebut default ke model dengan nilai BIC tertinggi. Pemahaman saya secara keseluruhan dari berbagai uji …

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

Saya telah membaca Wagenmakers (2007) Sebuah solusi praktis untuk masalah meresapi nilai p . Saya tertarik dengan konversi nilai BIC menjadi faktor dan probabilitas Bayes. Namun, sejauh ini saya tidak memiliki pemahaman yang baik tentang apa sebenarnya informasi unit sebelumnya . Saya akan berterima kasih atas penjelasan dengan gambar, atau …

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

Saya tidak begitu terbiasa dengan literatur ini, jadi tolong maafkan saya jika ini adalah pertanyaan yang jelas. Karena AIC dan BIC bergantung pada memaksimalkan kemungkinan, tampaknya mereka hanya dapat digunakan untuk membuat perbandingan relatif antara satu set model yang mencoba menyesuaikan dengan set data yang diberikan. Menurut pemahaman saya, tidak …

10 model-selection  aic  bic 

Dalam model deret waktu, seperti ARMA-GARCH, untuk memilih jeda atau urutan model kriteria informasi yang berbeda, seperti AIC, BIC, SIC, dll. Pertanyaan saya sangat sederhana, mengapa kami tidak menggunakan disesuaikan R2R2R^2untuk memilih model yang sesuai? Kita bisa pilih model yang menyebabkan nilai yang lebih tinggi dari adjusted R2R2R^2 . Karena …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

BIC menghukum berdasarkan jumlah parameter. Bagaimana jika beberapa parameter adalah semacam variabel indikator biner? Apakah ini dianggap sebagai parameter penuh? Tapi saya bisa menggabungkan parameter binary menjadi satu variabel diskrit yang mengambil nilai dalam . Apakah ini dihitung sebagai parameter atau satu parameter?mmm{ 0 , 1 , . . . …

9 bayesian  model-selection  bic  parameterization 

Saya bertanya-tanya apakah ada cara yang baik untuk menghitung kriteria pengelompokan berdasarkan formula BIC, untuk keluaran k-means dalam R? Saya agak bingung bagaimana cara menghitung BIC sehingga saya bisa membandingkannya dengan model clustering lainnya. Saat ini saya menggunakan implementasi paket statistik dari k-means.

9 r  clustering  k-means  bic 

Saya baru-baru ini menemukan beberapa sumber "informal" yang menunjukkan bahwa dalam beberapa keadaan, jika kita menggunakan AIC atau BIC untuk melatih model deret waktu, kita tidak perlu membagi data menjadi tes dan kereta - kita dapat menggunakan semua data untuk pelatihan. (Sumber termasuk antara lain, diskusi di posting blog Rob …

8 time-series  cross-validation  aic  train  bic 

Dalam entri Wikipedia untuk kriteria informasi Akaike , kita membaca di bawah Perbandingan dengan BIC (kriteria informasi Bayesian) yang ... AIC / AICc memiliki keunggulan teoritis dibandingkan BIC ... AIC / AICc berasal dari prinsip-prinsip informasi; BIC bukan ... BIC memiliki prioritas 1 / R (di mana R adalah jumlah …

8 model-selection  aic  prior  information-theory  bic 

Tetapkan kriteria informasi Bayesian sebagai (saya tidak menjatuhkan konstan, , untuk menghindari masalah ketika menyamakan dengan kemungkinan marginal)BIC=−2⋅lnL^+k⋅(ln(n)−ln(2π))BIC=−2⋅ln⁡L^+k⋅(ln⁡(n)−ln⁡(2π)) \mathrm{BIC} = {-2 \cdot \ln{\hat L} + k \cdot (\ln(n) - \ln(2 \pi))} −ln(2π)−ln⁡(2π) - \ln(2 \pi) Diberikan data dan model , perkiraan hubungan antara kemungkinan marginal dan adalah yang tampaknya menyiratkan …

8 hypothesis-testing  bayesian  bic