J'utilise AIC (Akaike's Information Criterion) pour comparer des modèles non linéaires dans R. Est-il valide de comparer les AIC de différents types de modèle? Plus précisément, je compare un modèle ajusté par glm avec un modèle avec un terme à effet aléatoire ajusté par glmer (lme4).
Sinon, existe-t-il un moyen de faire une telle comparaison? Ou l'idée est-elle complètement invalide?
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C'est une grande question qui m'intéresse depuis un moment.
Pour les modèles de la même famille (c'est-à-dire les modèles auto-régressifs d'ordre k ou les polynômes), AIC / BIC a beaucoup de sens. Dans d'autres cas, c'est moins clair. Le calcul de la vraisemblance logarithmique exacte (avec les termes constants) devrait fonctionner, mais il est probablement préférable d'utiliser une comparaison de modèles plus compliquée comme les facteurs de Bayes (http://www.jstor.org/stable/2291091).
Si les modèles ont la même fonction de perte / erreur, une alternative consiste simplement à comparer les log-vraisemblances à validation croisée. C'est généralement ce que j'essaie de faire lorsque je ne suis pas sûr que l'AIC / BIC ait du sens dans une certaine situation.
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Notez que dans certains cas, AIC ne peut même pas comparer des modèles du même type, comme les modèles ARIMA avec un ordre de différenciation différent. Citant la prévision: principes et pratique par Rob J Hyndman et George Athanasopoulos:
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