IL maggior parte famoso citazione In Tutto Di statistiche È Giorgio Di Scatola
"Tutto Modelli Sono sbagliato, Ma Alcuni Sono utile."
Io ho sentito Questo citazione A Quasi ogni conferenza
Io ho mai stato A, E Perché Di Questo,
A Mio ricordo, Io ho In realtà evitato utilizzando Questo citazione In Qualunque parlare Prima.
Ma Quando IO guardò su
IL Primo tempo Esso era mai impostato In stampa, Esso era In UN 1976 rivista
Di IL americano Statistico Associazione articolo.
Suo trovato In UN sezione chiamato Parsimonia.
Subito Dopo Quello Primo esempio
Di IL citazione, Lui parla Di IL importanza Di trovare
IL più semplice modello Quello descrive IL osservato fenomeni.
Questo importi A trovare Modelli Quello offerta UN ragionevole bilancia
Di bontà di adattamento contro modello complessità E È esattamente
Che cosa Io sono andando A Essere parlando Di Oggi In Questo presentazione.
JMP E JMP Pro offerta UN quantità Di diverso modellazione capacità,
ogni con UN quantità Di produzione imparentato A scegliendo UN modello.
Oggi Io sono andando A andare in Alcuni dettaglio in Alcuni Di IL maggior parte importante Di questi,
evidenziando loro motivazione E IL ipotesi dietro loro.
UN quantità Di IL discussione Volere Essere Di IL AICc E Modello BIC selezione criteri,
Quale Sono diretto E molto dati- efficiente utensili per indirizzamento IL problema.
Scatola avevo In mente con il suo citazione,
Quale È Come A Trovare UN utile modello da UN impostato Di imperfetto O sbagliato quelli.
COME IO era mettendo Questo presentazione insieme,
IO andato Attraverso IL derivazioni Di IL AIC E IL Bic.
IO ricercato A Ottenere UN chiaro comprensione
Di Che cosa questi simile- guardare metodi Veramente Sono E Che cosa ipotesi Essi fatto.
Dopo, fuori Di curiosità,
IO fatto UN Internet ricerca Di AIC contro BIC contro convalida incrociata.
Esso era interessante A Vedere In Tutto questi Internet forme Quello Là È Ancora
COSÌ tanto discussione, Anche Anche se questi metodi Avere stato in giro per 50 anni.
Avendo recentemente rivisto IL derivazioni Di IL metodi,
Esso sembra Piace Là Sono Ancora UN quantità Di idee sbagliate fuori Là.
IO pensare IL motivo per Questo È Quello Entrambi modello selezione criteri
Avere molto profondo E tecnico derivazioni
nonostante IL semplicità Di loro formule, Entrambi Di loro Sono pari A meno due volte
IL verosimiglianza del registro Di IL montato modello,
più UN semplice pena basato SU IL numero Di modello parametri.
Voi non posso Indovinare IL motivi
per IL pena termini da IL formula solo,
Quale fa loro sembrare mistico E arbitrario.
Uno Di Mio obiettivi Oggi È A Tentativo
A demistificare questi senza andando fuori bordo SU IL matematica.
A Mettere Questo Tutto In IL contesto Di UN analisi flusso di lavoro,
Noi Potere pensare Di UN analisi progetto COME avendo quattro maggiore passi.
Noi Primo Avere A acquisire IL dati, Ottenere Esso organizzato E puliti su.
Poi Noi adatto parecchi Modelli A Esso In UN modo
Quello È O Manuale O automatizzato di Software Piace JMP O JMP Pro.
Una volta noi abbiamo Fatto Quello, Poi Noi Bisogno A scegliere uno Di loro
COME IL modello Quello erano andando A lavoro con in movimento inoltrare.
Questo È UN critico fare un passo In IL processi Quello BENE Essere focalizzazione SU Oggi.
Suo importante Quello Noi Ottenere IL modello selezione Giusto
Perché IL qualità Di IL risultati E IL conclusioni Noi Fare
A IL FINE richiede Quello Noi Avere UN ragionevolmente Bene modello.
Qui Sono IL principale modi Quello Io ho visto persone Fare decisioni Di Modelli.
Ipotesi test È probabilmente IL Primo uno persone Imparare Di.
Questi Sono maggior parte comunemente usato A determinare Se UN regressione coefficiente
È statisticamente in modo significativo diverso da zero,
Quale suoni Piace UN modello selezione problema.
Mentre Essi Sono Spesso usato In Quello modo,
ipotesi test Sono derivato Sotto UN specifica impostato Di ipotesi
Quello esplicitamente fa non account per avendo cambiato IL modello
O avendo usato UN modello Quello era scelto COME IL migliore
tra parecchi alternative.
Poi Noi Avere IL generale empirico procedure Quello valutare Modelli basato
SU dati tenuto fuori da IL modello raccordo processi.
Questi tecniche Potere Essere applicato A Entrambi classico statistico Modelli
COME BENE COME macchina apprendimento Modelli.
In Mio opinione, resistere convalida, In particolare, È IL modo A andare
Se Voi Avere UN Totale quantità Di dati.
Poi Noi Avere Che cosa Tutto chiamato IL piccolo dati analitico procedure.
Questi erano derivato per situazioni Quando Voi Avere A Fare UN decisione
Di Quale modello A utilizzo, Ma Voi non Avere Abbastanza dati
A Presa fuori Qualunque osservazioni.
IL maggior parte comunemente usato Di questi Sono IL AIC E IL BIC.
Ma Là Sono altro BENE- conosciuto tecniche
Piace generalizzato C ross-Convalida E Mallow C P.
Esso giri fuori Quello questi due Sono In realtà asintoticamente equivalente
A IL AIC, COSÌ In grande campioni Voi Dovrebbe Ottenere IL Stesso conclusioni da GCV,
Quello di Malva CP, E IL AIC, In particolare, per A meno piazze- basato Modelli.
Poi Noi Anche Avere Che cosa Malato chiamata modello- specifica approcci Piace VIP
E parzialmente piazze Modelli E IL cubo raggruppamento criterio
nel raggruppamento Modelli.
Questi Sono bello nicchia E IO non Essere parlando Di loro Qualunque Di più Qui Oggi.
Poi Noi Anche Avere visivo utensili Piace effettivo da previsto trame
E ROC curve.
Indipendentemente Di Come Voi scegliere tuo modello,
questi trame Sono Bene A Prendere UN Aspetto A Prima in movimento inoltrare con UN modello
Perché Essi fornire Di più interessante informazione
di Qualunque individuale statistica Volere E Potere raccontare noi Se IL migliore modello
Quello noi abbiamo considerato COSÌ lontano È Ancora UN Bene Abbastanza modello per noi A utilizzo.
Mio Proprio Primo incontrare con modello selezione criteri In Mio professionale vita
era Indietro In IL metà- 2000, in giro Quando JMP5 E JMP 6 erano fuori.
JMP avevo aggiunto IL capacità A fornire capacità analisi
per non- normale distribuzioni.
Capacità analisi È UN molto importante attrezzo
per valutare se UN produzione processi È " capace"
Di consegnare prodotti Quello Sono entro specifica.
JMP utenti ricercato A determinare IL " migliore distribuzione" per IL dati
COSÌ loro processi capacità metrica volevo migliore riflettere IL la realtà
Di loro situazione.
JMP clienti inteso Quello Voi Potevo adatto diverso distribuzioni con JMP
E sapevo Quello molti Di IL distribuzioni venni con UN bontà di adattamento test In UN caso
Di avendo UN martello causando Voi A Trovare unghia ovunque.
Essi erano provando Tutto IL distribuzioni Essi Potevo Trovare E erano scegliendo IL uno
con IL maggiore valore p COME IL distribuzione
per loro capacità analisi.
Essi ricercato noi A codificare Questo in UN nuovo adatto Tutto distribuzioni caratteristica
Quello volevo automatizzare Questo processi per loro.
Ma Noi erano Piuttosto scomodo con Questo richiesta per UN numero Di motivi.
Per uno cosa, IL diverso distribuzioni adattarsi JMP
venni con diverso tipi Di bontà di adattamento test.
IL normale avevo UN Shapiro- Wilk test.
IL Weibull avevo UN Cramér-von Mises test, E IL LogNormale avevo UN Kolmogorov test.
Suo molto strano A confrontare test
Quello Sono Piuttosto diverso da uno un altro.
Un altro problema con Questo approccio È Quello distribuzioni con Di più parametri
Sono andando A tendere A Avere UN bordo SU quelli con meno.
Se Noi scegliere IL distribuzione basato SU IL maggiore valore p,
Esso Volere Sempre favore distribuzioni
con Di più parametri COME Noi Vedere Qui con IL due- parametro normale rispetto
con IL quattro- parametro Johnson Su distribuzione.
Poi per Alcuni Di IL distribuzioni
Piace IL Weibull Cramer von Mises W test,
Noi soltanto avevo tavolo valori Di valori p andando su A qualcosa Piace P equivale 25.
Ma Anche Se Noi consolidato Tutto IL bontà di adattamento test giù
A Appena uno E avuto accurato valori p per Tutto Di loro,
c'è Ancora UN più grandi filosofico problema A palo E quello è Quello ipotesi test
Piace questi Potere soltanto quantificare prova contro IL nullo ipotesi.
Se IL nullo ipotesi È VERO,
Poi IL valore p È UN uniformemente distribuito casuale variabile.
In altro parole, Se IL nullo ipotesi È VERO,
Poi IL probabilità Quello IL valore p È fra 0,1 E 0,2 È esattamente
IL Stesso COME IL probabilità Quello Esso È fra 0,8 E 0.9.
S eee UN valore p Di 0.9 non lo è Di più prova Quello IL ipotesi
È VERO di UN valore p Di 0,3.
Ritorno A Nostro esempio, Perché Tutto quattro Di questi distribuzioni
Avere bontà- Di- adatto valori p più grandi di 0,05.
Attraverso Questo lente, Tutto quattro distribuzioni
adatto IL dati ragionevolmente BENE, Anche Anche se IL bontà di adattamento test Dire
Tutto IL distribuzioni Sono Bene, IL conclusioni Di IL processi
generando IL dati Sono diverso dipendente SU IL distribuzione.
Se Voi utilizzo UN picco riferimento valore Di 1.33
A determinare Se IL processi È capace, Poi scegliendo IL vitale indica
Quello IL processi È non sufficientemente capace A Incontrare IL specifiche,
mentre IL altro distribuzioni indicare Quello IL processi È capace.
Noi riconoscere Quello Là avevo A Essere UN Meglio modo A determinare
IL distribuzione automaticamente E venni A IL conclusione
Quello Questo Dovrebbe Essere visto COME UN molto di base Tipo Di modello selezione problema.
In Nostro ricerca per UN suono metodo per scegliendo UN distribuzione,
Noi inciampò su Questo molto Bene libro SU modello selezione di Burnham E Anderson.
Essi Dare attento derivazioni Di IL AIC da IL prospettive
Di informazione, teoria, E convalida incrociata.
Essi Anche Dare UN derivazione Di IL BIC in Come IL AIC Potere Essere derivato
In IL Stesso modo con UN diverso assunzione Di IL precedente distribuzione.
Burnham E Anderson Anche accuratamente spettacolo
ipotesi test È Piuttosto incoerente COME UN modello selezione strategia.
IL libro avevo UN bello grande impatto SU Mio Proprio visualizzazioni Di modellazione
E Anche SU JMP statistico modellazione piattaforme.
Ritorno A IL distribuzione selezione problema per IL momento,
Quando Noi andato avanti E aggiunto UN distribuzione selettore,
Noi conclusa su chiamando Esso adatto Tutto E Noi base Esso SU IL AICc.
Qui SU IL Sinistra,
Noi Avere due distribuzioni Di IL capacità analisi dati
Noi erano guardare A Prima, IL normale E IL Johnson Su.
IL Johnson Su bontà di adattamento valore p È più grandi di IL normale Perché Esso ha
due Di più parametri di IL normale distribuzione.
Ora SU IL Giusto,
Noi Vedere IL risultati Di UN adatto Tutto utilizzando IL AICc.
IL normale arriva fuori COME IL migliore- raccordo distribuzione,
Ma IL Johnson Su È vicino IL metter il fondo a.
Questo È Perché IL AICc È penalizzante Esso per avendo questi due extra parametri.
Questo caratteristica ha Ora stato usato molti, molti volte
E IO credere persone Sono generalmente bello Contento con Esso.
Ora Io sono andando A andare Attraverso
UN un po' mathy Ma fiduciosamente accessibile spiegazione
Di Che cosa IL AICc Veramente È.
Tutto Giusto.
Ora Io sono andando A andare in Alcuni di base teoria dietro IL AIC.
Malato Essere COME breve COME possibile E utilizzo IL migliore analogie COME IO Potere,
Ma IO pensare Esso È importante A Essere esposto A IL sottostante concetti COSÌ Voi Potere Vedere
Quello IL AIC ha UN rigoroso fondazione Quello ha Alcuni senso A Esso.
IL AIC- tipo selezione criteri Sono basato SU UN distanza- tipo metrico
fra probabilità distribuzioni chiamato IL Kullback- Leibler O KL divergenza.
Esso quantifica IL quantità
Di informazione perduto di utilizzando probabilità distribuzione due
uno probabilità distribuzione uno È IL corretto uno.
KL divergenza ha IL proprietà Di Sempre essendo maggiore di O pari A zero
E È soltanto pari A zero Quando IL due probabilità distribuzioni
Sono IL Stesso.
Questo È A Dire Quello utilizzando IL sbagliato distribuzione Sempre conduce
A UN teoricamente quantificabile, rigorosamente positivo informazione perdita.
Questo È bello inebriante astratto cose,
COSÌ Io sono andando A tradurre Esso in IL lingua Di statistico modellazione.
Quando Noi Sono utilizzando dati In statistiche A Imparare Di Come qualcosa lavori,
Noi Sono esplicitamente O implicitamente raccordo probabilità Modelli A IL dati
A approssimativo IL VERO modello Quello generato Esso.
Se Noi sapevo IL VERO probabilità generando meccanismo, Noi Potevo utilizzo IL KL divergenza
A quantificare Come lontano O Come sbagliato IL modello È da IL verità.
Noi Potevo Poi Tentativo parecchi Modelli E Trovare IL uno Quello È IL più vicina
A IL verità.
Akaike riconosciuto Questo E collegato IL VERO
E IL modello probabilità formule in IL KL divergenza formula
E usato UN poco algebra A Vedere Quello IL KL divergenza avevo due termini.
IL Primo termine soltanto contiene IL VERO probabilità- generando meccanismo
per IL dati, Quale Noi Potere Mai Sapere Da Noi Potere soltanto lavoro con Modelli.
Tuttavia, Questo È UN costante Quello È IL Stesso per Tutto Modelli
Quello Voi adatto A IL dati
COME lungo COME Noi giocare di UN coppia semplice regole.
IL secondo termine È Che cosa Akaike scoperto È empiricamente stimabile E con UN quantità
Di matematica, Lui trovato UN semplice formula A stima Questo secondo termine.
In particolare,
Lui scoperto Quello due volte IL KL divergenza È pari A UN costante
Quello È IL Stesso per Tutto Modelli, più due volte IL negativo verosimiglianza del registro
Di IL dati usato A adatto IL modello, più due volte IL numero Di parametri.
Qualunque cosa avevo stato moltiplicato di UN fattore Di due Appena A seguire IL Stesso convenzione
COME UN probabilità rapporto test, Da IL costante termine È IL Stesso
per Tutto Modelli COME lungo COME Noi non modifica
IL risposta dati, Noi Potere adatto parecchi Modelli,
E IL uno di chi AIC È IL più piccolo È IL uno Quello È stimato
A Avere IL il più piccolo K l divergenza da IL verità E In UN senso È IL uno
Quello È IL meno sbagliato.
Utilizzando IL AIC per modello selezione È interamente analogo A Là essendo
UN collezione Di isole E Voi Volere A Sapere Quale Di IL isole Voi Sapere Di
È più vicina A un altro isola Quello Voi Sapere lo farai Mai Essere capace
A Ottenere A.
IL diretto soluzione A Questo problema volevo Essere A calcolare IL distanze
da ogni Di IL isole A IL uno Quello Noi Volere A Ottenere vicino A.
Ora, Che cosa Se IL isola Noi ricercato A Ottenere vicino A era circondato
di UN circolare alto recinzione Quello Noi Potevo approccio?
IL isola È perfettamente In IL mezzo Di IL recinzione,
COSÌ IL distanza da IL centro Di IL isola A IL recinzione
È Sempre IL Stesso.
Ma IL recinzione era lontano Abbastanza lontano da IL isola Quello Esso chiuso
Quello Noi non potevo Vedere Esso O misurare IL distanza
da IL recinzione A IL interno isola.
Noi Potere Ancora stima IL distanza da ogni isola A IL recinzione.
Perché IL principale isola È In IL centro Di IL recinzione,
Noi Sapere Quello IL isola più vicina A IL recinzione È IL più vicina isola.
Questo È esattamente IL situazione con IL AIC.
Con IL AIC, Noi Potere stima IL distanza da IL verità A ogni Di IL Modelli.
Ogni AIC stima È spento di IL Stesso quantità.
Mentre Noi non posso stima IL assoluto distanza Di IL Modelli
da IL verità, Noi Potere Sapere Quale modello È IL più vicina
In UN parente senso.
IL originale AIC È basato
SU IL probabilità Di IL formazione dati più UN parametro pena.
IL formazione probabilità valuta IL bontà di- adatto Di IL modello.
Noi non posso utilizzo Questo termine di si Anche se, Perché Esso È prevenuto verso il basso
COME IL modello parametri erano scelto A minimizzare
IL negativo verosimiglianza del registro.
Con UN quantità Di matematica, Akaike derivato UN molto semplice espressione
Quello corregge per Questo pregiudizio.
IL originale pena È Appena 2 K
Dove K è IL totale numero Di stimato parametri.
Per lineare regressione con UN pendenza
E UN intercettare, Noi Anche Avere A contare IL varianza.
Per Quello caso Voi volevo Avere K equivale tre E non due.
Là Sono importante ipotesi Quello guidato A il 2 K pena.
Noi Potere caratterizzare loro liberamente Quello IL modello ha A Essere ragionevolmente Bene.
IL AIC È Ancora andando A Essere robusto Tuttavia, Perché Se UN modello È Cattivo,
Poi IL probabilità componente Volere Essere grande E Volere dominare
IL pena tra IL Bene Modelli.
IL 2K termine Volere favore IL più piccola Modelli COME lungo
COME IL campione misurare È grande.
Tuttavia, Esso non l'ho fatto Prendere lungo per persone A Trovare Quello Questo originale AIC
Spesso Spettacoli Modelli Quello eccessivo In piccolo campioni,
COSÌ UN Di più accurato, più alto- ordine approssimazione A IL pregiudizio era derivato.
Quando Questo extra termine È aggiunto,
IL criteri diventa conosciuto COME IL AICc O IL corretto AIC.
Purtroppo, IL reputazione Quello IL AIC si adatta troppo
avevo diventare luogo comune Prima IL correzione era scoperto
E ampiamente conosciuto Di.
IL correzione diventa infinito COME K si avvicina a N
spingendo IL modello selezione criteri lontano da Modelli Quello Sono quasi saturato.
Avviso Anche Quello IL correzione termine va A zero COME N va A infinito.
In grande campioni IL AIC E AICc Sono equivalente.
IL AICc È Che cosa Noi riportato In briscola Perché Esso lavori BENE per piccolo campioni
E Sebbene Esso era derivato per gaussiano distribuzioni,
esperienza suggerisce Quello suo Bene Abbastanza con altro comunemente usato distribuzioni.
Ora Io sono andando A illustrare IL AICc
In UN vero esempio Quello era UN cinque- fattore centrale composito progetto con 31 corre,
E IL risposta era IL quantità Di P DNA prodotto di UN bioreattore.
Malato illustrare IL AICc utilizzando IL generalizzato regressione piattaforma,
dando Esso UN pieno risposta superficie modello
con Tutto principale effetti interazioni E secondo- ordine termini.
IO adatto quattro Modelli A IL dati.
Uno È UN pieno risposta superficie modello utilizzando meno piazze Quello era adatto automaticamente.
Poi IO utilizzo inoltrare selezione
Sotto IL normale, logNormale, E esponenziale distribuzioni.
IO scelto IL esponenziale distribuzione A illustrare povero modello adatto.
IL Modelli avevo 2 2, 9, 9, E 1 parametri rispettivamente,
E IL modello con IL più basso AICc era IL logN normale con UN AICc
Di Di 334,8.
Noi Potere rottura IL AIC E AICc calcoli
giù A Vedere Come diverso parti Di IL pena Sono contribuendo.
IL pieno meno piazze modello
ha IL più basso probabilità, Ma IL più alto AICc complessivamente.
Quando Noi Aspetto A IL secondo- ordine correzioni E IL originale AIC valori,
Noi Vedere Quello suo IL secondo ordine correzione termine Quello È spingendo
IL modello selezione criteri A Essere molto grande per Questo modello.
IL logN normale inoltrare selezione tronco d'albero probabilità È UN poco inferiore
di IL normale inoltrare selezione uno.
Essi Entrambi Avere nove parametri, COSÌ loro sanzioni Sono IL Stesso
E IL logN normale inoltrare selezione modello ha IL inferiore AICc.
IL esponenziale inoltrare selezione modello ha IL più povero modello adatto COME misurato
di IL probabilità di registro, Ma Anche soltanto ha uno parametro
In IL modello.
Complessivamente Esso ha IL più piccolo pena contributo A IL AICc.
Ma IL povero adatto Di IL modello È come Quello IL probabilità domina
E IL esponenziale modello È IL secondo da IL peggio COME misurato di IL AICc.
Se Voi revisione IL generale derivazione
Di IL AIC In IL Burnham E Anderson libro,
lo farai Vedere Quello Che cosa suo In realtà stimato È IL previsto valore
Di UN ipotetico test impostato probabilità per UN dati impostato Quello ha IL Stesso misurare
E risposta struttura, Ma non valori COME IL formazione impostato.
IL previsto valori Anche Prendere in considerazione IL variabilità
In IL stima Di IL MLE.
IO Trovare Questo convalida incrociata interpretazione Di IL AIC
A Essere bello avvincente.
IO pensare suo Anche importante A punto fuori Quello Questo convalida incrociata derivazione
Di IL AIC fa non assumere A Tutto Quello Noi Avere IL corretto modello.
A spettacolo Quello Questo convalida incrociata interpretazione Veramente lavori,
IO creato UN simulazione formula utilizzando UN media Di IL Modelli Io ho mostrato
In IL precedente diapositive COME BENE COME Alcuni altro quelli.
Questo modo Noi sapevo Quello nessuno Di IL Modelli erano In realtà IL corretto uno.
IO adatto ogni Di IL quattro Modelli A nuovo formazione dati UN mille volte
E impostato Esso su COSÌ Quello lavoro volevo rapporto UN indipendente resistere probabilità
utilizzando un altro nuovo dati impostato.
IO tenuto ogni Di IL quattro Modelli struttura
E distribuzioni intatto E fatto non fare domanda a variabile selezione.
Questo era A perfettamente imitare IL esatto convalida incrociata interpretazione
Di IL AIC.
Da Là, IO creato UN tavolo Di simulato
resistere probabilità E calcolato loro media per ogni Di IL quattro Modelli.
Questo È IL AIC E AICc riepilogo tavolo da Prima,
con IL simulazione- basato media resistere log delle probabilità
aggiunto Sopra Qui A IL Giusto, Voi Potere Vedere Quello IL pieno normale modello
resistere probabilità È molto vicino A suo AICc valore
E Quello IL secondo- ordine correzione termine era essenziale per Questo incontro A accadere.
SU IL altro mano,
Voi Vedere Quello IL simulato media esponenziale resistere verosimiglianza del registro
È Anche molto vicino A IL AICc.
Entrambi IL normale E logN normale resistere probabilità Sono vicino
A IL originale tronco d'albero Normale modelli A ICc.
IL normale resistere probabilità È UN poco più piccola.
IO attributo Questo A media UN grappolo Di simulazione Modelli,
fabbricazione IL simulato dati UN poco morso Di più normalmente distribuito
di IL originale dati era.
Là Sono UN coppia semplice regole Quello Sono necessario A Fare AICc confronti
Veramente valido fra diverso Modelli.
IL maggior parte importante È Quello IL Stocastico parte Di IL dati
ha A rimanere IL Stesso, IL Stesso righe Avere A Essere usato
E Esso È IL Sì In particolare Quello dovere Essere IL Stesso.
IL X Potere Essere diverso, Di corso, Anche Se Essi erano originariamente casuale,
non soltanto dovere IL Sì Essere IL Stesso, Ma Essi non posso Essere cambiato O trasformato.
IL trasformare volevo Avere A Essere costruito in IL modello appropriatamente.
IL AIC È Anche soltanto definito
per ben educato massimo probabilità stimatori
E altro da vicino imparentato metodi.
Questo spiega Perché Voi non Vedere AICc
per neurale reti E altro macchina apprendimento Modelli.
Anche, Voi Avere A Mantenere In mente Quello Appena Perché Voi trovato UN modello Quello IL AICc
dice È IL migliore, Esso no Significare Quello Esso È UN Bene modello.
Utilizzo tuo passato esperienza E modello diagnostico trame A garantire
Quello IL modello È Giusto Abbastanza A Essere utile.
Ritorno A IL pDNA dati, Noi Vedere due equivalente Modelli.
SU IL superiore, Noi Avere UN logN normale modello
E SU IL metter il fondo a Noi Avere UN normale adatto A IL tronco d'albero- trasformato risposta.
Voi Potere Vedere Quello IL generalizzato RS quares
Sono IL Stesso per questi due Modelli, Ma IL AICcs Sono molto diverso.
Questo È Perché IL logN normale adatto
implicitamente costruisce IL trasformare in IL probabilità.
Ma IL tronco d'albero scala normale adatto fa non.
In Questo caso, IL Giusto cosa A utilizzo È IL logN normale.
Ecco UN presto dimostrazione Quello Voi Avere A decidere IL distribuzione
E IL ingresso variabili A IL Stesso tempo.
Qui È simulato dati da UN Tt est tipo modello
due gruppi Di normalmente distribuito dati con IL Stesso varianza,
Ma diverso significa.
Se Voi adatto Tutto In IL distribuzione piattaforma,
Esso sceglie IL normale due miscela con UN AICc Di 1036.
Questo È IL corretto distribuzione
Se Voi non Sapere IL gruppo identità Di IL righe.
Una volta Voi includere IL raggruppamento variabile Anche se,
Voi Vedere Quello IL normale arriva fuori SU superiore Di UN AICc Di 717 O COSÌ.
Noi Anche provato IL Weibull logNormal
E gamma E IL normale Ancora venni fuori SU superiore, Anche Anche se quelli distribuzioni
fatto Meglio In distribuzione senza Compreso IL raggruppamento variabile.
Lo faresti Avere A Tentativo diverso modello strutture
E distribuzioni insieme A Trovare IL Giusto combinazione.
Ora Io sono andando A modifica ingranaggi E parlare UN poco morso Di IL BIC,
Quale È IL altro principale analitico modello selezione criteri E JMP.
IL BIC lo è motivata In UN completamente diverso modo
di IL AIC.
Schwartz usato UN grande campione discussione In UN Bayesiano contesto A approssimativo
IL tronco d'albero probabilità Di IL dati Dopo avendo integrato IL modello fuori,
assumendo UN Piatto precedente SU IL parametri, UN espressione simile A IL AIC pop fuori
con UN K tronco d'albero In tipo pena termine Piuttosto di due volte K.
Là erano Anche altro termini In IL integrante Quello Sono Sempre ignorato.
Uno È K tronco d'albero 2 pi, Quale era considerato pure piccolo
A Affare con E IL altro uno
È UN normalizzato varianza Di IL MLE, Quale volevo Anche Essere Di ordina K.
IO non l'ho fatto studio IL AIC O BIC dentro Qualunque profondità In scuola.
IO Appena Ricordare udito IL ritornello AIC si adatta troppo,
BIC sotto si adatta parecchi volte In diverso classi,
Quale IO interpretato COME UN forte scetticismo Di Entrambi Di loro.
Confronto IL AICc E Sanzioni BIC, Noi Vedere Quello IL AICc Volere impedire
grande Modelli da essendo scelto Quando IL campione misurare È piccolo,
mentre IL BIC Volere Ancora permettere grande Modelli.
IO Vedere IL K tronco d'albero E normalizzazione costante pena In IL BIC come un po'
meno avvincente di IL convalida incrociata interpretazione Di IL AIC- tipo sanzioni.
Qualcosa Quello conduce
A UN marginale probabilità Di IL dati È Di più astratto A Me di qualcosa
Quello È direttamente interpretabile COME UN convalida incrociata metrico
prendendo in account parametro incertezza.
Io sono completamente consapevole
Quello Io sono editorializzante Qui, Ma Questo È cosa c'è lavorato BENE
per Me COSÌ lontano.
Ritorno A IL P DNA DoE uno Di più tempo.
Qui Sono IL Stesso Modelli adatto In IL pDNA esempio
utilizzando IL Prima il BIC selezione SU superiore E IL AICc SU IL metter il fondo a.
Avviso Quello IL BIC di IL pieno normale modello
È non COME lontano lontano da IL altro Modelli COME con IL AICc.
IL migliore modello complessivamente COME valutato di IL BIC È UN logNormale,
Ma con 13 parametri Questo tempo in giro Piuttosto di nove.
IL inoltrare selezionato BIC normale modello Anche ha UN coppia Di più parametri.
In piccolo campioni, contrario A IL AIC si adatta troppo,
BIC sotto si adatta, IL AICc Potere scegliere più piccola Modelli di IL BIC In piccolo campioni.
Qui Noi Vedere IL effetti scelto di IL BIC e IL AICc.
IL impostato Di Selezionato BIC effetti È UN superinsieme Di IL quelli scelto
di IL AICc.
UN inoltre avviso, cosa interessante, Quello Tutto quattro effetti non scelto
di IL AICc Sono statisticamente significativo ai sensi del BIC.
Sotto IL BIC, IL pHquadrato termine È altamente significativo,
Ma Esso non lo è presente In IL AICc modello, per esempio.
IO volevo Dire Quello Tutto IL significativo effetti
Dovrebbe Avere asterischi di loro,
Ma Tutto significativo valori p Avere asterischi di loro in J deputato rapporti.
Invece, Malato Appena Dire Quello IO Prendere valori p Di effetti
Dopo selezione con UN grano Di sale.
Sebbene IL due Modelli scegliere diverso effetti,
Alcuni Di loro altamente statisticamente significativo In IL modello.
Se Noi Aspetto A IL profilo
O variabile importanza da questi due Modelli,
Essi raccontare UN molto simile storia.
Foraggio valutare È di lontano IL maggior parte importante
E Dopo Quello IL ordinare È IL Stesso fra IL due Modelli.
Solo pH impatti 3% Di IL variazione In IL risposta superficie Sotto IL BIC
migliore modello E non lo è incluso A Tutto In IL AICc migliore modello.
Questo È UN molto chiaro esempio
Di statistico significato E pratico pertinenza
essendo due diverso cose.
Là Sono UN quantità Di opinioni fuori Là Di IL AICc E IL BIC.
Per esempio, Burnham E Anderson
Dire Quello Entrambi metodi Sono coerente per IL quasi VERO modello COME N va
A infinito.
Ma Poi c'è altri Quello Dire
Quello IL BIC lo è IL soltanto uno coerente per IL verità.
Burnham E Anderson Dire Quello Voi Potere impostato su simulazioni A Fare uno Aspetto Bene,
modifica IL modo suo impostato su UN poco morso E sara Flip IL risultati.
Burnham E Anderson,
Chi Sono Di IL maggior parte duro a morire AICc tifosi fuori Là In loro simulazioni,
trovato Quello IL AICc sceglie meno Veramente Cattivo Modelli di IL BIC.
IO pensare suo non UN Cattivo idea A Aspetto A Entrambi BIC e AICc
Dopo applicando variabile selezione.
Se IL migliore Modelli Sotto Entrambi Sono bello tanto IL Stesso, Quale È Spesso IL caso,
Voi Potere Tatto bello Bene Di O Di loro, Se Loro sono diverso
suo Bene A pensare Di IL motivi Perché E utilizzo tuo soggetto questione competenza
A aiuto Fare UN decisione.
Mio scorso argomento È modello selezione criteri E lineare misto Modelli.
Questo È UN bello complicato situazione, particolarmente Perché Là non lo è consenso
fra Software venditori In Come A calcolare IL modello selezione criteri.
A illustrare Questo, IO creato UN diviso complotto progetto con quattro fattori.
Là Sono due Totale complotto effetti E due diviso complotto effetti.
Se Voi Prendere IL Stesso dati E adatto IL Stesso modello In JMP Pro
E SAS utilizzando adatto misto E proc misto,
Voi Volere Vedere Quello IL probabilità E modello selezione criteri non incontro,
Ma IL varianza stime Fare, Voi Ottenere diverso fisso effetti
parametro stime, Ma IL fisso effetti test Essere d'accordo.
Uno Di IL motivi per Questo È Quello JMP E SAS fisso effetti progetto matrici
utilizzo UN diverso codifica strategia per categorico effetti.
SU IL Sinistra IO Avere IL JMP progetto matrice per IL diviso complotto esempio,
E SU IL Giusto Voi Vedere IL SAS uno.
JMP crea UN riga Di meno quelli
per IL scorso livello Di categorico effetti Quale È visto In blu Qui
mentre SAS crea UN riga Di zeri.
Nessuno dei due uno Di questi È Giusto O sbagliato.
Suo Piace mutevole unità O mutevole coordinata sistemi.
JMP categorico effetti somma A zero, mentre SAS categorico effetti
Potere Essere interpretato COME differenze da IL scorso livello.
Sebbene IL crudo parametro stime differire,
predizioni Volere Essere IL Stesso fra IL due codifiche Perché IL Modelli
Sono fondamentalmente equivalente.
Maggior parte cose Quello questione
non Essere diverso fra IL due Software prodotti.
Tuttavia, REML, il metodo usato A stima misto effetti Modelli
ha UN ambiguità In Esso.
IL base gaussiano probabilità A IL superiore
Volere Essere IL Stesso In O Software Perché suo UN vero probabilità.
Ma IL REML O residuo probabilità riportato di proc misto
E JMP professionisti adatto misto non lo è UN vero probabilità.
Se Esso era UN vero probabilità, Poi Noi volevo Ottenere IL Stesso valori
indipendentemente Di Quale codifica O Software Noi usato.
Questo È Perché c'è UN extra pena aggiunto A IL gaussiano probabilità
per REML Quello riduce IL pregiudizio Di IL varianza stime.
Ma Questo dipende SU IL progetto matrice
In UN modo Quello È sensibile A IL codifica usato.
JMP rapporti, IL crudo gaussiano probabilità, E IL AICc E BIC quello Esso rapporti
Sono basato SU Quello Piuttosto di IL residuo probabilità.
IL numero Di parametri adatto misto conta
È IL totale Compreso Entrambi fisso effetti E varianza parametri.
Noi fatto Esso Questo modo A Fare Esso COSÌ Quello Voi Potere utilizzo JMP A confrontare Modelli
con diverso fisso- effetto strutture COME BENE COME varianza Modelli.
In SAS, Essi soltanto rapporto IL residuo o REML verosimiglianza del registro
E Esso rapporti modello selezione criteri basato SU Esso.
Voi Potere Vedere Qui Quello Esso Anche soltanto conta varianza parametri COME BENE
Perché IL differenza fra IL SAS probabilità
E suo AIC È per implicando due parametri,
UN varianza componente E UN residuo.
Tutto Questo significa È Quello
Voi Potere soltanto utilizzare pag rocc misto per confrontando varianza Modelli
con IL AIC Perché IL modello selezione criteri
include IL REML pena E suo soltanto conteggio varianza parametri.
Con Tutto dovuto rispetto,
IO Potere pensare Di Alcuni Bene motivi per IL SAS approccio,
E Là Sono probabilmente Alcuni altro Bene motivi IO non Anche Sapere Di.
Ma IO personalmente preferire IL flessibilità offerto di IL JMP approccio.
A riassumere, Se Voi confrontare risultati attraverso Software
per non- misto Modelli, IL Significare parametro stime Maggio differire,
Ma Altrimenti qualunque cosa altro Dovrebbe Essere IL Stesso.
COME lungo COME IL Software calcola
IL costanti E IL probabilità correttamente COME JMP fa.
Quando Noi Ottenere A gaussiano misto Modelli,
Là Sono molto importante Software differenze
E IL scopo Di IL decisioni Voi Potere Fare Di IL Modelli
utilizzando IL Software Maggio Essere molto diverso
dipendente SU IL dettagli Di Come suo probabilità È calcolato.
JMP modello selezione criteri
Sono paragonabile Entrambi entro IL Stesso piattaforma
E attraverso altro modellazione piattaforme.
Malato vicino con Questo diapositiva, Quale dà Mio di base raccomandazioni
per applicando IL utensili discusso Oggi.
Ipotesi test È UN attrezzo per Quando Voi Bisogno A dimostrare qualcosa
E È migliore usato In situazioni Quando Voi Avere UN Bene idea
Di IL modello struttura In avanzare.
Quando tu sei lavorando SU UN problema In industria E IL campione misurare È piccolo,
IO volevo bastone A classico statistico Modelli
E utilizzo IL AICc COME IL primario attrezzo per scegliendo fra loro.
Con più grandi dati imposta, Quando IO Avere Abbastanza dati A Presa fuori
A meno UN terzo Di IL osservazioni, IO utilizzo resistere convalida incrociata A confrontare
classico statistico Modelli COME BENE COME macchina apprendimento Modelli.
In Mio Proprio lavoro, IO tendere A Evitare K- piega convalida incrociata
E suo varianza.
IL modello selezione criteri Sono equivalente A Esso In più grandi campioni,
E IO tendere A bastone con più semplice Modelli con più piccola dati imposta.
IO Sapere Quello non tutti È andando A Essere d'accordo con Me SU Questo,
Ma Questo È Che cosa lavori per Me E È UN bello sicuro modo
A approccio modello selezione.
Scegliere IL maggior parte utile modello da UN impostato Di alternative Quello dovere Tutto Essere sbagliato
SU Alcuni livello È UN importante decisione, E questi Sono IL principale considerazioni
IO Avere Quando decidere su UN modello selezione strategia.
Grazie Voi per tuo Attenzione E IO Aspetto inoltrare A parlando con Voi
In IL Incontrare IL Esperto Sessioni.
