Probabilidad de registro de AICc: ¿dónde se informa?¿Alguien sabe si / dónde se informan los valores AIC -2LogLikelihood cuando se realiza la selección del modelo en JMP 14?
Los " Probabilidad, AICc y BIC "página describe lo que quiero hacer:
- Puede usar el valor de probabilidad de registro negativa para elegir entre modelos y realizar pruebas de hipótesis personalizadas que comparen modelos ajustados usando diferentes plataformas en JMP. Esto se hace mediante el uso de pruebas de razón de probabilidad. Una razón por la que se informa -2LogLikelihood en muchas plataformas JMP es porque la distribución de la diferencia entre los valores de modelo -2LogLikelihood completo y reducido es asintóticamente Chi-cuadrado. Los grados de libertad asociados con esta prueba de razón de probabilidad son iguales a la diferencia entre el número de parámetros en los dos modelos (Wilks 1938) ".
Adjunto una captura de pantalla de los parámetros y estadísticas que veo en la ventana de selección de modelo.
¡Gracias!
AnalíticaRe: probabilidad de registro de AICc: ¿dónde se informa?Haga clic en el botón "Ejecutar modelo", luego en la ventana Ajustar grupo, haga clic en el triángulo rojo y seleccione
Informes de regresión ==> AICc
Re: probabilidad de registro de AICc: ¿dónde se informa?Gracias por su respuesta.
Por mi parte, el informe de regresión> AICc solo proporciona el valor AICc, que
también se proporcionó en la ventana de selección de modelo. Estoy buscando el log
probabilidad en sí misma, un componente que entra en la determinación de la
Valor AICc.
Por ejemplo, esta publicación de discusión
menciona
"JMP invariablemente informa LL positivos y AIC negativos, por ejemplo" -2LL =
-1406.88 "o" AICc = -1451.534 ". Me pregunto dónde encontraron el "-2LL"
(-2log probabilidad) número.
Re: probabilidad de registro de AICc: ¿dónde se informa?ACTUALIZACIÓN: lo he descubierto; Necesitaba hacer clic en "Hacer modelo" y cambiar el tipo de personalidad.
Re: probabilidad de registro de AICc: ¿dónde se informa?Tiene razón: JMP no informa el -2L para el modelo ajustado. Solo proporciona el AICc y el BIC, que se utilizan para la selección del modelo.
Puede calcular -2L = N * Log (2 * Pi * SSE / N) donde N es el tamaño de la muestra, Pi es una constante irracional y SSE es la estimación dependiente del modelo del error de la suma de cuadrados.
