Lehet az aic érték negatív?
Pontszám: 4,3/5 ( 33 szavazat )Az AIC pontszámok abszolút értékei nem számítanak . Ezek a pontszámok lehetnek negatívak vagy pozitívak. Az Ön példájában az AIC=-237.847 modellt részesítjük előnyben az AIC=-201.928 modellel szemben. A modellek összehasonlításakor nem kell törődnie az abszolút értékekkel és az AIC pontszámok előjelével.
Mit jelent negatív AIC-érték?
Továbbá csak az AIC-t érdemes megnézni a modellek összehasonlításakor! De a kérdésedre válaszolva, minél alacsonyabb az AIC, annál jobb, a negatív AIC pedig kisebb mértékű információvesztést jelez, mint a pozitív (ez is látható, ha a fenti válaszban bemutatott számításokat használja az AIC-k összehasonlításakor).
A negatív AIC jobb?
Az egyik kérdés, amit a diákok gyakran feltesznek az AIC-vel kapcsolatban: Hogyan értelmezhetem a negatív AIC értékeket? Az egyszerű válasz: Minél alacsonyabb az AIC értéke, annál jobban illeszkedik a modell .
Lehetnek-e negatívak az Akaike információs kritériumai?
Igen . Érvényes az AIC értékek összehasonlítása, függetlenül attól, hogy pozitívak vagy negatívak. Ennek az az oka, hogy az AIC a log-likelihood lineáris függvénye (-2). Ha a valószínűség nagy, az AIC valószínűleg negatív lesz, de magáról a modellről nem mond semmit.
Mi legyen az AIC érték?
Az AIC függvény 2K – 2 (log-likelihood) . Az alacsonyabb AIC értékek jobban illeszkedő modellt jeleznek, és az a modell, amelynek delta-AIC (a két összehasonlított AIC érték különbsége) több mint -2, lényegesen jobbnak tekinthető, mint az összehasonlítandó modell.
Lehet-e negatív a vállalati érték? Mi a helyzet a részvényértékkel?
Hogyan történik az AIC kiszámítása?
Az Akaike információs kritériumot a modell maximális log-likelihoodjából és a valószínűség eléréséhez használt paraméterek számából (K) számítjuk. Az AIC függvény 2K – 2 (log-likelihood) .
Mit üzen nekünk az AIC BIC?
Az AIC-t és a BIC-et széles körben használják a modellválasztási kritériumokban. Az AIC az Akaike információs kritériumait, a BIC pedig a Bayesi információs kritériumokat jelenti . Bár ez a két kifejezés a modellválasztásra vonatkozik, nem ugyanaz. ... Az AIC nevezhető bármely becsült statisztikai modell illeszkedési jóságának mérőszámaként.
Mit jelent a negatív BIC?
Általában a cél a BIC minimalizálása, tehát ha negatív tartományban van, akkor a legnagyobb modulussal rendelkező negatív szám (a negatív területen legmélyebben) jelzi az előnyben részesített modellt . Ezért az Ön cselekményében a legjobb eset a „2” lenne.
Mit jelent a magas AIC érték?
Az adatokra vonatkozó modellek gyűjteménye alapján az AIC megbecsüli az egyes modellek minőségét a többi modellhez viszonyítva. Így az AIC eszközt biztosít a modell kiválasztásához. ... Az AIC megbecsüli egy adott modell által elvesztett információ relatív mennyiségét: minél kevesebb információt veszít egy modell, annál jobb a modell minősége .
Lehet-e pozitív a log valószínűség?
Amikor egy modellt egy adatkészlethez illeszt, a naplózás valószínűsége minden megfigyelésnél ki lesz értékelve. Ezen értékelések némelyike pozitívnak , mások pedig negatívnak bizonyulhatnak. Mindegyikük összegét közöljük.
A magasabb vagy alacsonyabb BIC jobb?
1 Válasz. A modell összetettségének növekedésével a bic érték növekszik, és a valószínűség növekedésével a bic csökken. Tehát az alacsonyabb jobb . Ez a meghatározás megegyezik a kapcsolódó wikipédia-oldal képletével.
Magas vagy alacsony AIC-t szeretne?
Egyszerű szavakkal, az AIC egy egyszámú pontszám, amely felhasználható annak meghatározására, hogy a több modell közül melyik a legvalószínűbb a legjobb modell egy adott adatkészlethez. Viszonylag becsüli meg a modelleket, ami azt jelenti, hogy az AIC-pontszámok csak az azonos adatkészlet más AIC-pontszámaival összehasonlítva hasznosak. Az alacsonyabb AIC pontszám jobb .
Mi az a Delta AIC?
A Delta AIC (Δi) a relatív különbségeket méri egy adott jelölt modell (AICi) és az Akaike „legjobb besorolású” modell között, amely a legkisebb AIC-értékkel (minAIC) rendelkezik. A Delta AIC a többi jelölt modell relatív támogatottságának értékelésére szolgál, és kiszámítása az egyenlet szerint történik.
Hogyan szerezhetsz AIC-t R-ben?
Részletek. AIC = - 2*log L + k * edf , ahol L az illeszkedés valószínűsége és edf az ekvivalens szabadsági fokok (vagyis a paraméterek száma a szokásos parametrikus modelleknél). Az általánosított lineáris modelleknél (azaz lm , aov és glm esetén) -2log L a deviancia(fit) segítségével számítva.
Miért nem ért egyet az AIC és a BIC?
Amint azt a https://methodology.psu.edu/AIC-vs-BIC oldalon ismertetjük, "A BIC súlyosabban bünteti a modell összetettségét. Az egyetlen módja annak, hogy ne értsenek egyet, ha az AIC a BIC-nél nagyobb modellt választ ." ... Másrészt vitatható, hogy a BIC jobban megfelel a magyarázat céljára szolgáló modellválasztáshoz, mivel konzisztens."
Mi a jó BIC érték?
A legjobb modellünk éle túl kicsi ahhoz, hogy jelentős legyen. De ha Δ BIC 2 és 6 között van, akkor azt mondhatjuk, hogy a másik modellre vonatkozó bizonyíték pozitív; azaz jó érvünk van a „legjobb modellünk” mellett. Ha 6 és 10 között van, a bizonyíték a legjobb modell mellett és a gyengébb modell ellen is erős.
Lehetnek-e negatívak a BIC pontszámok?
A BIC értékek mindig negatívak , pl. [-2000, -3000, -3300, ..] . A bic() metódus dokumentációjában ez áll: "Minél alacsonyabb, annál jobb". Negatív értékek esetén, mint a példámban, akkor -3300 a legjobb érték, vagy abszolút értékben a legalacsonyabb értékre vonatkozik?
Hogyan történik a BIC kiszámítása?
A BIC statisztikát a logisztikus regresszióhoz a következőképpen számítjuk ki (a „Statisztikai tanulás elemei“-ből vettük): BIC = -2 * LL + log(N) * k .
Mi a különbség az AIC és a BIC között?
A különbség az AIC és a BIC között az , hogy a modellt választották . Különleges felhasználásra vannak meghatározva, és megkülönböztető eredményeket adhatnak. Az AIC végtelen és viszonylag nagy dimenziókkal rendelkezik. Az AIC összetett tulajdonságokat eredményez, míg a BIC végesebb dimenziókkal és konzisztens attribútumokkal rendelkezik.
Mit jelent a BIC a statisztika rövidítése?
A statisztikákban a Bayes-féle információs kritérium (BIC) vagy a Schwarz-kritérium (más néven SBC, SBIC) a modellek véges halmaza közötti modellválasztás kritériuma. Ez részben a valószínűségi függvényen alapul, és szorosan kapcsolódik az Akaike információs kritériumhoz (AIC).
Hogyan szerezhetsz AIC-t?
- K a modellparaméterek száma (a modellben lévő változók száma plusz a metszéspont).
- A log-likelihood a modell illeszkedésének mértéke. Minél nagyobb a szám, annál jobban illeszkedik. Ezt általában a statisztikai eredményekből nyerik.
Mit jelentenek az AIC súlyok?
Akaike súlyok használhatók a modellátlagoláshoz. Ezek egy modell relatív valószínűségét jelentik . ... Egy modell Akaike súlya ez az érték osztva ezen értékek összegével az összes modellben. Burnham, KP és DR Anderson.
Az AIC tartalmazza az elfogást?
Másrészt, ha egy modellt metszéspont nélkül számít ki, az nem számít . Ne feledje, hogy az AIC nemcsak az illeszkedés jóságát foglalja össze, hanem figyelembe veszi a modell összetettségét is.
Mi az AIC és BIC a statisztikákban?
Az Akaike információs kritérium (AIC) és a Bayes-féle információs kritérium (BIC) a modell teljesítményének mértékét adják, amelyek figyelembe veszik a modell összetettségét. Az AIC és a BIC egy olyan kifejezést kombinál, amely azt tükrözi, hogy a modell mennyire illeszkedik az adatokhoz, egy olyan kifejezéssel, amely a modellt a paraméterek számával arányosan bünteti.
Hogyan értelmezed a log likelihood-ot?
A Log Likelihood értéke bármely modell illeszkedésének mértéke. Minél magasabb az érték, annál jobb a modell. Emlékeznünk kell arra, hogy a Log Likelihood -Inf és +Inf között lehet. Ezért az érték abszolút nézete nem adhat jelzést.