J'ai lu Wagenmakers (2007) Une solution pratique au problème omniprésent des valeurs de p . Je suis intrigué par la conversion des valeurs BIC en facteurs et probabilités Bayes. Cependant, jusqu'à présent, je n'ai pas une bonne compréhension de ce qu'est exactement une information d'unité avant ....
Le package R mclustutilise BIC comme critère de sélection de modèle de cluster. D'après ma compréhension, un modèle avec le BIC le plus bas devrait être sélectionné par rapport aux autres modèles (si vous ne vous souciez que du BIC). Cependant, lorsque les valeurs BIC sont toutes négatives, la...
Je ne connais pas très bien cette littérature, alors pardonnez-moi s'il s'agit d'une question évidente. Étant donné que l'AIC et le BIC dépendent de la maximisation de la probabilité, il semble qu'ils ne peuvent être utilisés que pour effectuer des comparaisons relatives entre un ensemble de...
Dans les modèles de séries chronologiques, comme ARMA-GARCH, pour sélectionner le décalage ou l'ordre approprié du modèle, différents critères d'information, comme AIC, BIC, SIC, etc., sont utilisés. Ma question est très simple, pourquoi ne pas utiliser le ajusté pour choisir le modèle approprié?...
BIC pénalise en fonction du nombre de paramètres. Et si certains des paramètres sont des variables indicatrices binaires? Ces paramètres comptent-ils comme des paramètres complets? Mais je peux combiner mmm paramètres binaires en une variable discrète qui prend des valeurs dans . Doit-on les...
Je me demande s'il existe un bon moyen de calculer le critère de clustering basé sur la formule BIC, pour une sortie k-means dans R? Je suis un peu confus quant à la façon de calculer ce BIC afin de pouvoir le comparer avec d'autres modèles de clustering. Actuellement, j'utilise l'implémentation du...
Dans l'entrée Wikipedia pour le critère d'information Akaike , nous lisons sous Comparaison avec BIC (critère d'information bayésien) que ... AIC / AICc a des avantages théoriques sur BIC ... AIC / AICc est dérivé des principes de l'information; BIC n'est pas ... BIC a un a priori de 1 / R (où R...
J'ai récemment rencontré plusieurs sources "informelles" qui indiquent que dans certaines circonstances, si nous utilisons l' AIC ou le BIC pour former un modèle de série chronologique, nous n'avons pas besoin de diviser les données en test et en formation - nous pouvons utiliser tous les données...
Définissez le critère d'information bayésien comme (je ne laisse pas tomber le constante, , pour éviter les problèmes lors de l'équation à la vraisemblance marginale)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))}...