Exemple tableau aic

Nous pouvons comparer des modèles non imbriqués. La probabilité de M1 est plus grande que m2, ce qui est logique parce que m2 a le «faux» covariable en elle. Lorsque vous utilisez l`AIC, vous risquez de vous retrouver avec plusieurs modèles qui s`exécutent de la même façon. Le premier est d`utiliser le balai de David Robinson qui donne des résumés ordonnés des objets de modèle. Ce dernier peut être considéré comme une estimation de la proportion du temps qu`un modèle donnera les meilleures prédictions sur les nouvelles données (conditionnelle sur les modèles considérés et en supposant que le même processus génère les données; cette vue heuristique semble justifiée par des simulations, e. Vous pourriez demander pourquoi la probabilité est supérieure à 1, sûrement, comme il vient d`une distribution de probabilité, il devrait être la distribution est continue, ce qui signifie qu`il décrit un ensemble infinte de valeurs y possibles, de sorte que la probabilité d`une valeur donnée sera de zéro. Pourquoi son-2 pas-1, je ne me souviens pas tout à fait, mais je pense que des raisons historiques. Admissions et Bickel et coll. La déviance est calculée à partir de la probabilité et pour les valeurs de déviance plus petites indiquent un ajustement plus étroit du modèle aux données. Examinons les données UCBAdmissions intégrées. Pour ce faire, réfléchissez à la façon dont vous calculerez la probabilité de plusieurs événements (indépendants).

Bien sûr, la sélection du modèle n`est que le début de la déclaration de vos résultats. Merci à Emilio Bruna pour avoir incité ce poste et en suggérant son titre. Maintenant nous ajustons une ligne à y, ainsi notre estimation de la moyenne est maintenant la ligne de la meilleure forme, elle varie avec la valeur de x1. Le modèle 1 surpasse maintenant le modèle 3 qui a une probabilité légèrement plus élevée, mais en raison de la covariable supplémentaire a une pénalité plus élevée aussi. En supposant qu`il pleut toute la journée, ce qui est raisonnable pour Vancouver. Vous courez dans un problème similaire si vous utilisez R ^ 2 pour la sélection du modèle. Mais les principes ne sont pas vraiment complexes. La probabilité pour m3 (qui a à la fois x1 et x2 en elle) est fractionnée plus grande que la probabilité M1, donc devrions-nous juger ce modèle comme donnant presque aussi bonne une représentation des données? Admissions (les points colorés, la taille indique le nombre total de demandeurs) par rapport au département des données d`admissions d`UCB (incluses dans R), et les prédictions moyennes (moyennes ± 2 SE) du modèle 2 (département seulement) et du modèle 3 (département et sexe), avec la moyenne par le poids d`AIC.

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