שְׁאֵלָה:
ערכים שליליים עבור AICc (קריטריון המידע המתוקן של Akaike)
Freya Harrison
2010-07-22 15:11:15 UTC
view on stackexchange narkive permalink

חישבתי את AIC ו- AICc כדי להשוות בין שני מודלים מעורבים לינאריים כלליים; ה- AIC חיובי כאשר מודל 1 הוא בעל AIC נמוך יותר ממודל 2. עם זאת, הערכים עבור AICc הם שליליים (מודל 1 הוא עדיין < מודל 2). האם תקף להשתמש ולהשוות ערכי AICc שליליים?

כאשר AIC הפך למינימום? אנא ענה לי
מה הפירוש כאשר ה- AIC של דגם 1 קטן יותר מדגם 2?האם מודל 1 קרוב יותר לאפס או רחוק יותר לאפס?במילים אחרות, אם AIC של דגם 1 הוא -390 ולדגם 2 יש -450, האם הייתי בוחר בדגם 1 או בדגם 2 ??
חָמֵשׁ תשובות:
#1
+48
Harvey Motulsky
2010-07-27 10:36:14 UTC
view on stackexchange narkive permalink

כל מה שחשוב הוא ההבדל בין שני ערכי AIC (או, יותר טוב, AICc), המייצג את ההתאמה לשני מודלים. הערך האמיתי של ה- AIC (או ה- AICc), והאם הוא חיובי או שלילי, אינו אומר דבר. אם אתה פשוט משנה את היחידות בהן הנתונים באים לידי ביטוי, ה- AIC (ו- AICc) ישתנו באופן דרמטי. אך ההבדל בין ה- AIC של שני המודלים האלטרנטיביים כלל לא ישתנה.

שורה תחתונה: התעלם מהערך האמיתי של AIC (או AICc) והאם הוא חיובי או שלילי. התעלם גם מהיחס בין שני ערכי AIC (או AICc). שים לב רק להבדל.

מצאתי את כל התשובות לשאלה זו מועילות, אבל אני חושב שזו התשובה ביותר.
אני מבולבלת מההערה בדבר שינוי יחידות, מכיוון שעל פי ההגדרה AIC הוא חסר יחידות (זה סבירות יומן מרבית מותאמת). שינוי ביחידות הנתונים כלל לא ישנה את הסבירות המקסימלית ולכן גם לא ישנה את ה- AIC. (בלי קשר, ההמלצה שלך לשים לב רק להבדל אינה מוטלת בספק).
@whuber: אם הנתונים מופצים ברציפות (שהם עשויים להיות, תלוי אם הפוסטר המקורי באמת אומר "כללי" או "כללי" LMM) אז צפיפות ההסתברות כוללת מונח "delta-x" מרומז, שאכן מושפע על ידי שינוי יחידות. ראה גם
@Ben תודה. כשכתבתי את זה הייתי מבולבל בין ה- AIC להבדל ה- AIC, וחשבתי שהאחרון הוא הראשון. נכון שבחירת היחידות מכניסה קבוע כפול לסבירות. משם הסבירות * יומנית * כוללת קבוע * תוסף * שתורם (לאחר הכפלה) ל- AIC. ההבדל של AICs ללא שינוי.
#2
+27
Graham Cookson
2010-07-23 19:53:51 UTC
view on stackexchange narkive permalink

AIC = -2Ln (L) + 2k

כאשר L הוא הערך המקסימלי של פונקציית הסבירות עבור מודל זה ו- k הוא מספר הפרמטרים במודל.

ב הדוגמא שלך -2Ln (L) + 2k <0 פירושו שהסבירות היומית לכל היותר הייתה> 0, מה שאומר שהסבירות לכל היותר הייתה> 1.

אין שום בעיה עם סבירות יומן חיובית . זו תפיסה מוטעית שכיחה כי סבירות היומן חייבת להיות שלילית. אם הסבירות נגזרת מצפיפות הסתברות, היא יכולה לעלות באופן סביר על 1, מה שאומר שסבירות היומן היא חיובית, ומכאן שהסטייה וה- AIC הם שליליים. זה מה שהתרחש במודל שלך.

אם אתה סבור שהשוואה בין AIC היא דרך טובה לבחור מודל, עדיין זה יהיה המקרה שה- AIC התחתון (האלגברי) הוא העדיף לא זה עם ה- ערך AIC מוחלט הנמוך ביותר. כדי לחזור על כך אתה רוצה את המספר השלילי ביותר בדוגמה שלך.

#3
+13
user88
2010-07-22 16:42:43 UTC
view on stackexchange narkive permalink

באופן כללי, ההנחה היא ש- AIC (וכך AICc) מוגדר עד להוסיף קבוע, כך שהעובדה אם הוא שלילי או חיובי אינה משמעותית כלל. אז התשובה היא כן, היא תקפה.

גם אם הקבוע נכלל, ה- AIC (AICc) יכול להיות שלילי.
זה מה שכתבתי.
#4
+5
ars
2010-07-22 21:00:45 UTC
view on stackexchange narkive permalink

כן זה נכון להשוות בין ערכי AICc שליליים, באותו אופן כמו שהיית עושה ערכי AIC שליליים. גורם התיקון ב- AICc יכול להיות גדול עם גודל מדגם קטן ומספר גדול יחסית של פרמטרים, ולהעניש כבד יותר מה- AIC. אז ערכי AIC חיוביים יכולים להתאים לערכי AICc שליליים.

#5
  0
SmallChess
2016-09-01 17:56:57 UTC
view on stackexchange narkive permalink

כן. זה נכון להשוות בין ערכי AIC ללא קשר לחיוב או לשלילה. הסיבה לכך היא ש- AIC מוגדר כפונקציה לינארית (-2) של סבירות יומן. אם הסבירות גדולה, סביר להניח שה- AIC שלך יהיה שלילי, אך הוא לא אומר דבר על המודל עצמו.

AICc דומה, העובדה שהערכים מותאמים כעת לא משנה דבר.



שאלה ותשובה זו תורגמה אוטומטית מהשפה האנגלית.התוכן המקורי זמין ב- stackexchange, ואנו מודים לו על רישיון cc by-sa 2.0 עליו הוא מופץ.
Loading...