O AIC é definido como , em que é o estimador de probabilidade máxima é a dimensão do espaço do parâmetro. Para a estimativa de , geralmente se negligencia o fator constante da densidade. Ou seja, o fator que não depende dos parâmetros, a fim de simplificar a probabilidade. Por outro lado, esse...
Pelos meus resultados, parece que o GLM Gamma atende à maioria das suposições, mas vale a pena melhorar o LM transformado em log? A maioria das publicações que encontrei trata de Poisson ou GLMs binomiais. Achei o artigo AVALIAÇÃO DE SUPOSIÇÕES GERAIS DE MODELOS LINEARES USANDO A RANDOMIZAÇÃO muito...
Está bem estabelecido, pelo menos entre os estatísticos de maior calibre, que os modelos com os valores da estatística da AIC dentro de um certo limite do valor mínimo devem ser considerados tão apropriados quanto o modelo que minimiza a estatística da AIC. Por exemplo, em [1, p.221],...
No livro PRML de Bishop, ele diz que o excesso de ajuste é um problema com a estimativa de máxima verossimilhança (MLE), e o Bayesian pode evitá-lo. Mas eu acho que o super ajuste é um problema mais sobre a seleção de modelos, não sobre o método usado para fazer a estimativa de parâmetros. Ou...
Queria entender melhor o teste exato de Fisher, então inventei o seguinte exemplo de brinquedo, em que f e m correspondem a homens e mulheres e n e y correspondem a "consumo de refrigerante" como este: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, isso é uma simplificação drástica, mas eu não...
Na literatura, ambos os termos são frequentemente usados como sinônimos ou entrelaçados. Agora estou tentando encontrar uma distinção clara entre os dois termos. Do meu ponto de vista, uma hipótese é geralmente expressa através de um modelo. Portanto, mesmo se testamos uma hipótese nula versus...
Estou pensando em um espaço grande (mas finito) de modelos de complexidade variável, que exploro usando o RJMCMC . O anterior no vetor de parâmetro para cada modelo é bastante informativo. Em que casos (se houver) eu deveria estar preocupado com o paradoxo de Jeffreys-Lindley, favorecendo modelos...
Foi demonstrado que a escolha do modelo ABC usando fatores Bayes não é recomendada devido à presença de um erro proveniente do uso de estatísticas resumidas. A conclusão deste artigo baseia-se no estudo do comportamento de um método popular para aproximação do fator Bayes (algoritmo 2). É sabido...
Disclaimer: Isto é para um projeto de lição de casa. Estou tentando encontrar o melhor modelo para os preços dos diamantes, dependendo de várias variáveis e, até agora, pareço ter um modelo muito bom. No entanto, encontrei duas variáveis que são obviamente colineares: >with(diamonds,...
Chris Chatfield, cujos livros e documentos de qualidade eu gostei de ler, em (1) dá os seguintes conselhos: Por exemplo, a escolha entre os modelos de séries temporais ARIMA com valores baixos e aproximadamente iguais da AIC provavelmente deve ser feita, não sobre o que acontece para fornecer a...
Estou usando o PyMC3 para executar modelos bayesianos nos meus dados. Eu sou novo na modelagem bayesiana, mas de acordo com algumas postagens em blogs , Wikipedia e QA deste site, parece ser uma abordagem válida usar o fator Bayes e o critério BIC para poder escolher qual modelo melhor representa...
Ultimamente, tenho tentado aprender mais sobre o aprendizado on-line (é absolutamente fascinante!), E um tema que não consegui entender é como pensar na seleção de modelos em contextos offline versus online. Especificamente, suponha que treinar um classificador off-line, com base em um conjunto de...
Tenho uma distribuição de valores obviamente bimodal, que procuro ajustar. Os dados podem ser ajustados bem com 2 funções normais (bimodal) ou com 3 funções normais. Além disso, há uma razão física plausível para ajustar os dados com 3. Quanto mais parâmetros forem introduzidos, mais perfeito será...
Dadas várias dobras de validação cruzada de uma regressão logística e as múltiplas estimativas resultantes de cada coeficiente de regressão, como medir se um preditor (ou conjunto de preditores) é / é estável ou significativo e estável com base no (s) coeficiente (s) de regressão ? Isso é diferente...
Estrutura de dados > str(data) 'data.frame': 6138 obs. of 10 variables: $ RT : int 484 391 422 516 563 531 406 500 516 578 ... $ ASCORE : num 5.1 4 3.8 2.6 2.7 6.5 4.9 2.9 2.6 7.2 ... $ HSCORE : num 6 2.1 7.9 1 6.9 8.9 8.2 3.6 1.7 8.6 ... $ MVMNT : Factor w/ 2 levels "_Withd","Appr": 2 2 1...
Eu tenho uma pergunta sobre a comparação de modelos usando fatores Bayes. Em muitos casos, os estatísticos estão interessados em usar uma abordagem bayesiana com anteriores impróprios (por exemplo, alguns anteriores de Jeffreys e anteriores de referência). Minha pergunta é: nos casos em que a...
Para melhor fazer minha pergunta, forneci algumas das saídas de um modelo com 16 variáveis ( fit) e um modelo com 17 variáveis ( fit2) abaixo (todas as variáveis preditivas nesses modelos são contínuas, onde a única diferença entre esses modelos é que fitnão contém a variável 17...
Suponha que eu tenha respostas bivariadas com correlação significativa. Estou tentando comparar as duas maneiras de modelar esses resultados. Uma maneira é modelar a diferença entre os dois resultados: Outra maneira é usar ou modelá-los: ( y i j = β 0 + tempo + X ′ β )( yeu 2- yeu 1= β0 0+...
Eu obtive três modelos reduzidos de um modelo completo original usando seleção para a frente eliminação para trás Técnica de penalização L1 (LASSO) Para os modelos obtidos usando seleção direta / eliminação reversa, obtive a estimativa validada cruzada do erro de previsão usando o CVlmpacote...
Entendo que, se eu tenho dois modelos A e B e A está aninhado em B, dados alguns dados, posso ajustar os parâmetros de A e B usando o MLE e aplicar o teste de razão de verossimilhança generalizada de log. Em particular, a distribuição do teste deve ser com n graus de liberdade, onde n é a diferença...