Eu tenho lido Wagenmakers (2007) Uma solução prática para o problema generalizado dos valores de p . Estou intrigado com a conversão dos valores BIC em fatores e probabilidades de Bayes. No entanto, até agora não tenho uma boa compreensão do que exatamente é uma informação de unidade anterior ....
O pacote R mclustusa o BIC como critério para a seleção do modelo de cluster. Pelo meu entendimento, um modelo com o menor BIC deve ser selecionado em relação a outros modelos (se você se importa apenas com o BIC). No entanto, quando os valores do BIC são todos negativos, a Mclustfunção é...
Eu não estou tão familiarizado com esta literatura, então, por favor, perdoe-me se essa é uma pergunta óbvia. Como o AIC e o BIC dependem da maximização da probabilidade, parece que eles só podem ser usados para fazer comparações relativas entre um conjunto de modelos que tentam ajustar um...
Nos modelos de séries temporais, como ARMA-GARCH, para selecionar o atraso ou a ordem apropriada do modelo, são utilizados diferentes critérios de informação, como AIC, BIC, SIC, etc. A minha pergunta é muito simples, porque donot usamos ajustado R2R2R^2 para escolher o modelo apropriado? Podemos...
O BIC penaliza com base no número de parâmetros. E se alguns dos parâmetros forem algum tipo de variável de indicador binário? Eles contam como parâmetros completos? Mas eu posso combinar parâmetros binários em uma variável discreta que recebe valores em . Estes devem ser contados como parâmetros...
Gostaria de saber se existe uma boa maneira de calcular o critério de agrupamento com base na fórmula BIC, para uma saída k-Médias em R? Estou um pouco confuso sobre como calcular esse BIC para que eu possa compará-lo com outros modelos de cluster. Atualmente, estou usando a implementação do pacote...
Na entrada da Wikipedia para o critério de informação Akaike , lemos em Comparação com BIC (critério de informação bayesiano) que ... AIC / AICc tem vantagens teóricas sobre BIC ... AIC / AICc é derivado de princípios de informação; O BIC não é ... O BIC tem um prioritário de 1 / R (onde R é o...
Recentemente, encontrei várias fontes "informais" que indicam que, em algumas circunstâncias, se usarmos o AIC ou o BIC para treinar um modelo de série temporal, não precisaremos dividir os dados em teste e treinamento - podemos usar todos os dados para treinamento. (As fontes incluem, entre...
Defina o critério de informação bayesiano como (eu não descarto o constante, , para evitar problemas ao equacionar a probabilidade marginal)BIC=−2⋅lnL^+k⋅(ln(n)−ln(2π))BIC=−2⋅lnL^+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...
Duas medidas bem conhecidas (e relacionadas) da complexidade do modelo a partir das estatísticas são o Critério de Informação de Akaike (AIC) e o Critério de Informação Bayesiano (BIC). Quando AIC =
Estou executando um modelo de regressão múltipla e procurando usar o AIC e o BIC para selecionar modelos. No entanto, percebo que ambas as medidas não consideram o número de variáveis que podemos escolher, mas consideram apenas o número de variáveis escolhidas. Se eu tenho muitas variáveis...
TL; DR: Qual é correto para o BIC na regressão logística, no binômio agregado ou no Bernoulli ?NNNNNN ATUALIZAÇÕES NO INFERIOR Suponha que eu tenha um conjunto de dados ao qual gostaria de aplicar a regressão logística. Por uma questão de exemplo, suponha que grupos com participantes cada, para...