그만큼 최대 유명한 인용하다 ~에 모두 ~의 통계 ~이다 성 조지 박스스
"모두 모델 ~이다 잘못된, 하지만 일부 ~이다 유용한."
나는 들었다 이것 인용하다 ~에 거의 모든 회의
나는 항상 계속 ~ 이다 에게, 그리고 왜냐하면 ~의 이것,
에게 나의 회상, 나는 실제로 피하다 사용하여 이것 인용하다 ~에 어느 말하다 전에.
하지만 언제 나 보았다 위로
그만큼 첫 번째 시간 그것 ~였다 항상 세트 ~에 인쇄, 그것 ~였다 ~에 ㅏ 1976년 신문
~의 그만큼 미국 사람 통계 협회 기사.
그것은 설립하다 ~에 ㅏ 부분 ~라고 불리는 절약.
즉시 ~ 후에 저것 첫 번째 사례
~의 그만큼 인용하다, 그 회담 ~에 대한 그만큼 중요성 ~의 발견
그만큼 가장 단순한 모델 저것 설명하다 그만큼 관찰됨 현상.
이것 금액 에게 발견 모델 저것 권하다 ㅏ 합리적인 균형
~의 적합도 ~ 대 모델 복잡성 그리고 ~이다 정확히
무엇 나는 가고 있다 에게 BE 말하는 ~에 대한 오늘 ~에 이것 프레젠테이션.
JMP 그리고 JMP 찬성 권하다 ㅏ 많은 ~의 다른 모델링 능력,
각 ~와 함께 ㅏ 많은 ~의 산출 관련된 에게 고르는 ㅏ 모델.
오늘 나는 가고 있다 에게 가다 ~ 안으로 일부 세부 사항 ~ 안으로 일부 ~의 그만큼 최대 중요한 ~의 이것들,
강조 그들의 동기 부여 그리고 그만큼 가정 뒤에 그들을.
ㅏ 많은 ~의 그만큼 논의 ~ 할 것이다 BE ~에 대한 그만큼 AICc 그리고 빅 모델 선택 기준,
어느 ~이다 직접 그리고 매우 데이터- 효율적인 도구 ~을 위한 주소 지정 그만큼 문제.
상자 가졌다 ~에 정신 ~와 함께 그의 인용하다,
어느 ~이다 어떻게 에게 찾다 ㅏ 유용한 모델 ~에서 ㅏ 세트 ~의 결함이 있는 또는 잘못된 것들.
처럼 나 ~였다 퍼팅 이것 프레젠테이션 함께,
나 갔다 ~을 통해 그만큼 파생 ~의 그만큼 AIC 그리고 그만큼 빅.
나 구함 에게 얻다 ㅏ 분명한 이해
~의 무엇 이것들 비슷한- 찾고 행동 양식 정말 ~이다 그리고 무엇 가정 그들 만들어진.
나중에, 밖으로 ~의 호기심,
나 했다 안 인터넷 찾다 ~의 AIC ~ 대 BIC 대 교차 검증.
그것 ~였다 흥미로운 에게 보다 ~에 모두 이것들 인터넷 양식 저것 거기 ~이다 아직
그래서 많이 토론, 심지어 그렇지만 이것들 행동 양식 가지다 계속 ~ 이다 약 ~을 위한 50 연령.
데 최근에 검토됨 그만큼 파생 ~의 그만큼 행동 양식,
그것 외모 좋다 거기 ~이다 아직 ㅏ 많은 ~의 오해 밖으로 거기.
나 생각하다 그만큼 이유 ~을 위한 이것 ~이다 저것 둘 다 모델 선택 기준
가지다 매우 깊은 그리고 인위적인 파생
~에도 불구하고 그만큼 간단 ~의 그들의 방식, 둘 다 ~의 그들을 ~이다 동일한 에게 마이너스 둘 타임스
그만큼 로그 가능성 ~의 그만큼 장착 모델,
...을 더한 ㅏ 단순한 패널티 기반을 둔 ~에 그만큼 숫자 ~의 모델 매개변수.
너 캔트 추측하다 그만큼 원인
~을 위한 그만큼 패널티 자귀 ~에서 그만큼 공식 홀로,
어느 만든다 그들을 ~인 것 같다 신비로운 그리고 임의적.
하나 ~의 나의 목표 오늘 ~이다 에게 노력하다
에게 신비를 풀다 이것들 없이 가고 있다 배 밖으로 ~에 그만큼 수학.
에게 놓다 이것 모두 ~에 그만큼 문맥 ~의 안 분석 워크플로,
우리 ~할 수 있다 생각하다 ~의 안 분석 프로젝트 ~처럼 데 네 주요한 단계.
우리 첫 번째 가지다 에게 습득하다 그만큼 데이터, 얻다 그것 조직적인 그리고 청소됨 위로.
그 다음에 우리 맞다 여러 개의 모델 에게 그것 ~에 ㅏ 방법
저것 ~이다 어느 하나 수동 또는 자동화된 ~에 의해 소프트웨어 좋다 JMP 또는 JMP 찬성.
한 번 우리는 완료 저것, 그 다음에 우리 필요 에게 선택하다 하나 ~의 그들을
~처럼 그만큼 모델 저것 이었다 가고 있다 에게 일하다 ~와 함께 움직이는 앞으로.
이것 ~이다 ㅏ 비판적인 단계 ~에 그만큼 프로세스 저것 잘 BE 집중하다 ~에 오늘.
그것은 중요한 저것 우리 얻다 그만큼 모델 선택 오른쪽
왜냐하면 그만큼 품질 ~의 그만큼 결과 그리고 그만큼 결론 우리 만들다
~에 그만큼 끝 필요하다 저것 우리 가지다 ㅏ 합리적으로 좋은 모델.
여기 ~이다 그만큼 기본 방법 저것 나는 본 사람들 만들다 결정 ~에 대한 모델.
가설 테스트 ~이다 아마 그만큼 첫 번째 하나 사람들 배우다 에 대한.
이것들 ~이다 최대 천하게 사용된 에게 결정하다 만약에 ㅏ 회귀 계수
~이다 통계적으로 상당히 다른 ~에서 영,
어느 소리 좋다 ㅏ 모델 선택 문제.
하는 동안 그들 ~이다 자주 사용된 ~에 저것 방법,
가설 테스트 ~이다 파생된 아래에 ㅏ 특정한 세트 ~의 가정
저것 명시적으로 하다 ~ 아니다 계정 ~을 위한 데 변경됨 그만큼 모델
또는 데 사용된 ㅏ 모델 저것 ~였다 선택됨 ~처럼 그만큼 최상의
사이에 여러 개의 대안.
그 다음에 우리 가지다 그만큼 일반적인 경험적 절차 저것 평가하다 모델 기반을 둔
~에 데이터 유지된 밖으로 ~에서 그만큼 모델 장착 프로세스.
이것들 기법 ~할 수 있다 BE 적용된 에게 둘 다 고전 통계적 모델
~처럼 잘 ~처럼 기계 학습 모델.
~ 안에 나의 의견, 저항하다 확인, ~에 특정한, ~이다 그만큼 방법 에게 가다
만약에 너 가지다 ㅏ 전체 많은 ~의 데이터.
그 다음에 우리 가지다 무엇 모두 ~라고 불리는 그만큼 작은 데이터 분석적 절차.
이것들 ~이었다 파생된 ~을 위한 상황 언제 너 가지다 에게 만들다 ㅏ 결정
~에 대한 어느 모델 에게 사용, 하지만 너 ~하지 않다 가지다 충분한 데이터
에게 잡고 있다 밖으로 어느 관찰.
그만큼 최대 천하게 사용된 ~의 이것들 ~이다 그만큼 AIC 그리고 그만큼 빅.
하지만 거기 ~이다 다른 잘- 모두 다 아는 기법
좋다 일반화된 C 로스-검증 그리고 맬로의 C 피.
그것 회전 밖으로 저것 이것들 둘 ~이다 실제로 점근적으로 동등한
에게 그만큼 AIC, 그래서 ~에 크기가 큰 견본 너 ~해야 한다 얻다 그만큼 같은 결론 ~에서 GCV,
맬로의 CP, 그리고 그만큼 AIC, ~에 특정한, ~을 위한 ~에 최소 사각형- 기반을 둔 모델.
그 다음에 우리 또한 가지다 무엇 아픈 부르다 모델- 특정한 구혼 좋다 요인
그리고 부분적으로 사각형 모델 그리고 그만큼 큐빅 클러스터링 표준
클러스터링 중 모델.
이것들 ~이다 예쁜 벽감 그리고 나 습관 BE 말하는 ~에 대한 그들을 어느 더 여기 오늘.
그 다음에 우리 또한 가지다 시각적 도구 좋다 실제 예측됨 플롯
그리고 큰 괴조 곡선.
에 관계없이 ~의 어떻게 너 선택하다 당신의 모델,
이것들 플롯 ~이다 좋은 에게 가져가다 ㅏ 바라보다 ~에 ~ 전에 움직이는 앞으로 ~와 함께 ㅏ 모델
왜냐하면 그들 제공하다 더 흥미로운 정보
~보다 어느 개인 통계량 ~ 할 것이다 그리고 ~할 수 있다 말하다 우리를 만약에 그만큼 최상의 모델
저것 우리는 존경받는 그래서 멀리 ~이다 아직 ㅏ 좋은 충분한 모델 ~을 위한 우리를 에게 사용.
나의 소유하다 첫 번째 맞닥뜨리다 ~와 함께 모델 선택 기준 ~에 나의 전문적인 삶
~였다 뒤쪽에 ~에 그만큼 중반 2000년, 약 언제 JMP 5 그리고 JMP 6 ~이었다 밖으로.
JMP 가졌다 추가됨 그만큼 능력 에게 제공하다 능력 복수
~을 위한 비 정상 배포판.
능력 분석 ~이다 ㅏ 매우 중요한 도구
~을 위한 평가 ~이든 ㅏ 조작 프로세스 ~이다 " 유능한"
~의 배달하다 제품 저것 ~이다 이내에 사양.
JMP 사용자 구함 에게 결정하다 " 최상의 분포" ~을 위한 그만큼 데이터
그래서 그들의 프로세스 능력 측정항목 ~일 것이다 최상의 반영하다 그만큼 현실
~의 그들의 상황.
JMP 고객 이해했다 저것 너 ~할 수 있었다 맞다 다른 분포 ~와 함께 JMP
그리고 알고 있었다 저것 많은 ~의 그만큼 분포 왔다 ~와 함께 ㅏ 적합도 시험 ~에 ㅏ 사례
~의 데 ㅏ 망치 일으키는 너 에게 찾다 손톱 어디에나.
그들 ~이었다 견딜 수 없는 모두 그만큼 분포 그들 ~할 수 있었다 찾다 그리고 ~이었다 고르는 그만큼 하나
~와 함께 그만큼 가장 큰 p-값 ~처럼 그만큼 분포
~을 위한 그들의 능력 분석.
그들 구함 우리를 에게 성문화하다 이것 ~ 안으로 ㅏ 새로운 맞다 모두 분포 특징
저것 ~일 것이다 자동화하다 이것 프로세스 ~을 위한 그들을.
하지만 우리 ~이었다 꽤 불편한 ~와 함께 이것 요구 ~을 위한 ㅏ 숫자 ~의 원인.
을 위한 하나 물건, 그만큼 다른 분포 딱 맞다 JMP
왔다 ~와 함께 다른 종류 ~의 적합도 테스트.
그만큼 정상 가졌다 ㅏ 샤피로- 윌크 시험.
그만큼 와이블 가졌다 ㅏ 크라메르-폰 미제스 시험, 그리고 그만큼 로그노멀 가졌다 ㅏ 콜모고로프 시험.
그것은 매우 이상한 에게 비교하다 테스트
저것 ~이다 꽤 다른 ~에서 하나 또 다른.
또 다른 문제 ~와 함께 이것 접근하다 ~이다 저것 분포 ~와 함께 더 매개변수
~이다 가고 있다 에게 추세 에게 가지다 안 가장자리 ~에 저것들 ~와 함께 보다 적은.
만약에 우리 선택하다 그만큼 분포 기반을 둔 ~에 그만큼 가장 큰 p-값,
그것 ~ 할 것이다 언제나 호의 분포
~와 함께 더 매개변수 ~처럼 우리 보다 여기 ~와 함께 그만큼 둘- 매개변수 정상 비교하다
~와 함께 그만큼 네- 매개변수 존슨 수 분포.
그 다음에 ~을 위한 일부 ~의 그만큼 분포
좋다 그만큼 와이블스 크레이머 폰 미제스 여 시험,
우리 오직 가졌다 테이블 가치 ~의 p-값 가고 있다 위로 에게 무엇 좋다 피 같음 25.
하지만 심지어 만약에 우리 통합 모두 그만큼 적합도 테스트 아래에
에게 단지 하나 그리고 갖다 정확한 p-값 ~을 위한 모두 ~의 그들을,
거기에 아직 ㅏ 더 큰 철학적인 문제 ~에 말뚝 그리고 그건 저것 가설 시험
좋다 이것들 ~할 수 있다 오직 정량화하다 증거 ~에 맞서 그만큼 없는 가설.
만약에 그만큼 없는 가설 ~이다 진실,
그 다음에 그만큼 p-값 ~이다 ㅏ 균일하게 분산 무작위의 변하기 쉬운.
~ 안에 다른 단어, 만약에 그만큼 없는 가설 ~이다 진실,
그 다음에 그만큼 개연성 저것 그만큼 p-값 ~이다 ~ 사이 0.1 그리고 0.2 ~이다 정확히
그만큼 같은 ~처럼 그만큼 개연성 저것 그것 ~이다 ~ 사이 0.8 그리고 0.9.
에스 에잉 ㅏ p-값 ~의 0.9 그렇지 않다 더 증거 저것 그만큼 가설
~이다 진실 ~보다 ㅏ p-값 ~의 0.3.
돌아오는 중 에게 우리의 예, 왜냐하면 모두 네 ~의 이것들 분포
가지다 선량- 의- 맞다 p-값 더 큰 ~보다 0.05.
을 통해 이것 렌즈, 모두 네 분포
맞다 그만큼 데이터 합리적으로 잘, 심지어 그렇지만 그만큼 적합도 테스트 말하다
모두 그만큼 분포 ~이다 좋은, 그만큼 결론 ~에 대한 그만큼 프로세스
생성 그만큼 데이터 ~이다 다른 따라 ~에 그만큼 분포.
만약에 너 사용 ㅏ 정점 참조 값 ~의 1.33
에게 결정하다 만약에 그만큼 프로세스 ~이다 유능한, 그 다음에 고르는 그만큼 생존 가능한 나타내다
저것 그만큼 프로세스 ~이다 ~ 아니다 충분히 유능한 에게 만나다 그만큼 명세서,
반면 그만큼 다른 분포 나타내다 저것 그만큼 프로세스 ~이다 유능한.
우리 인정하다 저것 거기 가졌다 에게 BE ㅏ 더 나은 방법 에게 결정하다
그만큼 분포 자동으로 그리고 왔다 에게 그만큼 결론
저것 이것 ~해야 한다 BE 본 ~처럼 ㅏ 매우 기초적인 친절한 ~의 모델 선택 문제.
~ 안에 우리의 찾다 ~을 위한 ㅏ 소리 방법 ~을 위한 고르는 ㅏ 분포,
우리 비틀거리다 ...에 이것 매우 좋은 책 ~에 모델 선택 ~에 의해 번햄 그리고 앤더슨.
그들 주다 주의 깊은 파생 ~의 그만큼 AIC ~에서 그만큼 관점
~의 정보, 이론, 그리고 교차 검증.
그들 또한 주다 ㅏ 유도 ~의 그만큼 빅 ~ 안으로 어떻게 그만큼 AIC ~할 수 있다 BE 파생된
~에 그만큼 같은 방법 ~와 함께 ㅏ 다른 추정 ~에 대한 그만큼 이전의 분포.
번햄 그리고 앤더슨 또한 주의하여 보여주다
가설 테스트 ~이다 꽤 일관되지 않은 ~처럼 ㅏ 모델 선택 전략.
그만큼 책 가졌다 ㅏ 예쁜 큰 영향 ~에 나의 소유하다 견해 ~의 모델링
그리고 또한 ~에 JMP 통계적 모델링 플랫폼.
돌아오는 중 에게 그만큼 분포 선택 문제 ~을 위한 그만큼 순간,
언제 우리 갔다 앞으로 그리고 추가됨 ㅏ 분포 선택자,
우리 끝났다 위로 부름 그것 맞다 모두 그리고 우리 베이스 그것 ~에 그만큼 AICc.
여기 ~에 그만큼 왼쪽,
우리 가지다 둘 분포 ~의 그만큼 능력 분석 데이터
우리 ~이었다 찾고 ~에 전에, 그만큼 정상 그리고 그만큼 존슨 수.
그만큼 존슨 수의 적합도 p-값 ~이다 더 큰 ~보다 그만큼 정상의 왜냐하면 그것 가지다
둘 더 매개변수 ~보다 그만큼 정상 분포.
지금 ~에 그만큼 오른쪽,
우리 보다 그만큼 결과 ~의 ㅏ 맞다 모두 사용하여 그만큼 AICc.
그만큼 정상 온다 밖으로 ~처럼 그만큼 최상의- 장착 분포,
하지만 그만큼 존슨 수 ~이다 가까운 그만큼 맨 아래.
이것 ~이다 왜냐하면 그만큼 AICc ~이다 처벌 그것 ~을 위한 데 이것들 둘 추가의 매개변수.
이것 특징 가지다 지금 계속 ~ 이다 사용된 많은, 많은 타임스
그리고 나 믿다 사람들 ~이다 일반적으로 예쁜 행복하다 ~와 함께 그것.
지금 나는 가고 있다 에게 가다 ~을 통해
ㅏ 약간 수학적인 하지만 바라건대 얻기 쉬운 설명
~의 무엇 그만큼 AICc 정말 이다.
모두 오른쪽.
지금 나는 가고 있다 에게 가다 ~ 안으로 일부 기초적인 이론 뒤에 그만큼 AIC.
아픈 BE ~처럼 짧은 ~처럼 가능한 그리고 사용 그만큼 최상의 비유 ~처럼 나 할 수 있다,
하지만 나 생각하다 그것 ~이다 중요한 에게 BE 노출된 에게 그만큼 밑에 있는 개념 그래서 너 ~할 수 있다 보다
저것 그만큼 AIC 가지다 ㅏ 엄밀한 기반 저것 가지다 일부 감각 에게 그것.
그만큼 AIC- 유형 선택 기준 ~이다 기반을 둔 ~에 ㅏ 거리- 유형 미터법
~ 사이 개연성 분포 ~라고 불리는 그만큼 쿨백- 라이블러 또는 KL 분기.
그것 수량화하다 그만큼 양
~의 정보 잃어버린 ~에 의해 사용하여 개연성 분포 둘
하나 개연성 분포 하나 ~이다 그만큼 옳은 하나.
KL 분기 가지다 그만큼 재산 ~의 언제나 존재 보다 큰 ~보다 또는 동일한 에게 영
그리고 ~이다 오직 동일한 에게 영 언제 그만큼 둘 개연성 분포
~이다 그만큼 같은.
이것 ~이다 에게 말하다 저것 사용하여 그만큼 잘못된 분포 언제나 리드
에게 ㅏ 이론적으로는 정량화 가능, 엄격하게 긍정적인 정보 손실.
이것 ~이다 예쁜 흥분되는 추상적인 물건,
그래서 나는 가고 있다 에게 번역하다 그것 ~ 안으로 그만큼 언어 ~의 통계적 모델링.
언제 우리 ~이다 사용하여 데이터 ~에 통계 에게 배우다 ~에 대한 어떻게 무엇 공장,
우리 ~이다 명시적으로 또는 암묵적으로 장착 개연성 모델 에게 그만큼 데이터
에게 근사치를 내다 그만큼 진실 모델 저것 생성됨 그것.
만약에 우리 알고 있었다 그만큼 진실 개연성 생성 기구, 우리 ~할 수 있었다 사용 그만큼 KL 분기
에게 정량화하다 어떻게 멀리 또는 어떻게 잘못된 그만큼 모델 ~이다 ~에서 그만큼 진실.
우리 ~할 수 있었다 그 다음에 노력하다 여러 개의 모델 그리고 찾다 그만큼 하나 저것 ~이다 그만큼 가장 가까운
에게 그만큼 진실.
아카이케 인식됨 이것 그리고 연결됨 그만큼 진실
그리고 그만큼 모델 개연성 방식 ~ 안으로 그만큼 KL 분기 공식
그리고 사용된 ㅏ 작은 대수학 에게 보다 저것 그만큼 KL 분기 가졌다 둘 자귀.
그만큼 첫 번째 용어 오직 포함 그만큼 진실 개연성- 생성 기구
~을 위한 그만큼 데이터, 어느 우리 ~할 수 있다 절대 알다 ~부터 우리 ~할 수 있다 오직 일하다 ~와 함께 모델.
하지만, 이것 ~이다 ㅏ 끊임없는 저것 ~이다 그만큼 같은 ~을 위한 모두 모델
저것 너 맞다 에게 그만큼 데이터
~처럼 긴 ~처럼 우리 놀다 ~에 의해 ㅏ 커플 단순한 규칙.
그만큼 두번째 용어 ~이다 무엇 아카이케 발견 ~이다 경험적으로 평가할 수 있는 그리고 ~와 함께 ㅏ 많은
~의 수학, 그 설립하다 ㅏ 단순한 공식 에게 추정 이것 두번째 용어.
~ 안에 특정한,
그 발견 저것 둘 타임스 그만큼 KL 분기 ~이다 동일한 에게 ㅏ 끊임없는
저것 ~이다 그만큼 같은 ~을 위한 모두 모델, ...을 더한 둘 타임스 그만큼 부정적인 로그 가능성
~의 그만큼 데이터 사용된 에게 맞다 그만큼 모델, ...을 더한 둘 타임스 그만큼 숫자 ~의 매개변수.
모든 것 가졌다 계속 ~ 이다 곱한 ~에 의해 ㅏ 요인 ~의 둘 단지 에게 따르다 그만큼 같은 협약
~처럼 ㅏ 있을 수 있는 일 비율 시험, ~부터 그만큼 끊임없는 용어 ~이다 그만큼 같은
~을 위한 모두 모델 ~처럼 긴 ~처럼 우리 ~하지 않다 변화
그만큼 응답 데이터, 우리 ~할 수 있다 맞다 여러 개의 모델,
그리고 그만큼 하나 누구의 AIC ~이다 그만큼 가장 작은 ~이다 그만큼 하나 저것 ~이다 추정된
에게 가지다 그만큼 가장 작은 K 엘 분기 ~에서 그만큼 진실 그리고 ~에 ㅏ 감각 ~이다 그만큼 하나
저것 ~이다 그만큼 최소 잘못된.
사용 그만큼 AIC ~을 위한 모델 선택 ~이다 전적으로 유사한 에게 거기 존재
ㅏ 수집 ~의 섬 그리고 너 원하다 에게 알다 어느 ~의 그만큼 섬 너 알다 ~의
~이다 가장 가까운 에게 또 다른 섬 저것 너 알다 당신은 절대 BE 할 수 있는
에게 얻다 에게.
그만큼 직접 해결책 에게 이것 문제 ~일 것이다 BE 에게 계산하다 그만큼 거리
~에서 각 ~의 그만큼 섬 에게 그만큼 하나 저것 우리 원하다 에게 얻다 닫다 에게.
지금, 무엇 만약에 그만큼 섬 우리 구함 에게 얻다 닫다 에게 ~였다 포위
~에 의해 ㅏ 회보 높은 울타리 저것 우리 ~할 수 있었다 접근하다?
그만큼 섬 ~이다 아주 ~에 그만큼 가운데 ~의 그만큼 울타리,
그래서 그만큼 거리 ~에서 그만큼 센터 ~의 그만큼 섬 에게 그만큼 울타리
~이다 언제나 그만큼 같은.
하지만 그만큼 울타리 ~였다 멀리 충분한 떨어져 있는 ~에서 그만큼 섬 저것 그것 에워싸는
저것 우리 할 수 없었다 보다 그것 또는 측정하다 그만큼 거리
~에서 그만큼 울타리 에게 그만큼 내부 섬.
우리 ~할 수 있다 아직 추정 그만큼 거리 ~에서 각 섬 에게 그만큼 울타리.
왜냐하면 그만큼 기본 섬 ~이다 ~에 그만큼 센터 ~의 그만큼 울타리,
우리 알다 저것 그만큼 섬 가장 가까운 에게 그만큼 울타리 ~이다 그만큼 가장 가까운 섬.
이것 ~이다 정확히 그만큼 상황 ~와 함께 그만큼 AIC.
와 함께 그만큼 AIC, 우리 ~할 수 있다 추정 그만큼 거리 ~에서 그만큼 진실 에게 각 ~의 그만큼 모델.
각 AIC 추정 ~이다 끄다 ~에 의해 그만큼 같은 양.
하는 동안 우리 캔트 추정 그만큼 순수한 거리 ~의 그만큼 모델
~에서 그만큼 진실, 우리 ~할 수 있다 알다 어느 모델 ~이다 그만큼 가장 가까운
~에 ㅏ 상대적인 감각.
그만큼 원래의 AIC ~이다 기반을 둔
~에 그만큼 있을 수 있는 일 ~의 그만큼 훈련 데이터 ...을 더한 ㅏ 매개변수 패널티.
그만큼 훈련 있을 수 있는 일 평가하다 그만큼 의-의- 맞다 ~의 그만큼 모델.
우리 캔트 사용 이것 용어 ~에 의해 그 자체 그렇지만, 왜냐하면 그것 ~이다 치우친 하향의
~처럼 그만큼 모델 매개변수 ~이었다 선택됨 에게 최소화하다
그만큼 부정적인 로그 가능성.
와 함께 ㅏ 많은 ~의 수학, 아카이케 파생된 ㅏ 매우 단순한 표현
저것 교정하다 ~을 위한 이것 편견.
그만큼 원래의 패널티 ~이다 단지 2 케이
어디 K는 그만큼 총 숫자 ~의 추정된 매개변수.
을 위한 선의 회귀 ~와 함께 ㅏ 경사
그리고 안 가로채기, 우리 또한 가지다 에게 세다 그만큼 변화.
을 위한 저것 사례 너 ~일 것이다 가지다 케이 같음 삼 그리고 ~ 아니다 둘.
거기 ~이다 중요한 가정 저것 ~ 주도의 에게 2 케이 패널티.
우리 ~할 수 있다 특성화하다 그들을 느슨하게 저것 그만큼 모델 가지다 에게 BE 합리적으로 좋은.
그만큼 AIC ~이다 아직 가고 있다 에게 BE 건장한 하지만, 왜냐하면 만약에 ㅏ 모델 ~이다 나쁜,
그 다음에 그만큼 있을 수 있는 일 요소 ~ 할 것이다 BE 크기가 큰 그리고 ~ 할 것이다 빼어나게 솟다
그만큼 패널티 사이에 그만큼 좋은 모델.
그만큼 2K 용어 ~ 할 것이다 호의 그만큼 더 작은 모델 ~처럼 긴
~처럼 그만큼 견본 크기 ~이다 크기가 큰.
하지만, 그것 하지 않았다 가져가다 긴 ~을 위한 사람들 에게 찾다 저것 이것 원래의 AIC
자주 쇼 모델 저것 과적 합 ~에 작은 견본,
그래서 ㅏ 더 정확한, 더 높은- 주문하다 근사 에게 그만큼 편견 ~였다 파생.
언제 이것 추가의 용어 ~이다 추가됨,
그만큼 기준 된다 모두 다 아는 ~처럼 그만큼 AICc 또는 그만큼 수정됨 AIC.
안타깝게도, 그만큼 평판 저것 그만큼 AIC 과적합
가졌다 ~이 되다 평범한 ~ 전에 그만큼 보정 ~였다 발견
그리고 넓게 모두 다 아는 에 대한.
그만큼 보정 된다 무한 ~처럼 케이 N에 접근
미는 그만큼 모델 선택 기준 떨어져 있는 ~에서 모델 저것 ~이다 거의 가득한.
알아채다 또한 저것 그만큼 보정 용어 간다 에게 영 ~처럼 N 간다 에게 무한대.
~ 안에 크기가 큰 견본 그만큼 AIC 그리고 AICc ~이다 동등한.
그만큼 AICc ~이다 무엇 우리 보고됨 ~에 지우다 왜냐하면 그것 공장 잘 ~을 위한 작은 견본
그리고 하지만 그것 ~였다 파생된 ~을 위한 가우스 배포,
경험 제안 저것 그것은 좋은 충분한 ~와 함께 다른 천하게 사용된 배포판.
지금 나는 가고 있다 에게 설명하다 그만큼 AICc
~에 ㅏ 진짜 예 저것 ~였다 ㅏ 다섯- 요인 본부 합성물 설계 ~와 함께 31 달리다,
그리고 그만큼 응답 ~였다 그만큼 양 ~의 피 DNA 생산 ~에 의해 ㅏ 생물 반응기.
아픈 설명하다 그만큼 AICc 사용하여 그만큼 일반화된 회귀 플랫폼,
기부 그것 ㅏ 가득한 응답 표면 모델
~와 함께 모두 기본 효과 상호작용 그리고 두번째- 주문하다 자귀.
나 맞다 네 모델 에게 그만큼 데이터.
하나 ~이다 ㅏ 가득한 응답 표면 모델 사용하여 최소 사각형 저것 ~였다 맞다 자동으로.
그 다음에 나 사용 앞으로 선택
아래에 그만큼 정상, 로그일반, 그리고 지수 배포판.
나 선택했다 그만큼 지수 분포 에게 설명하다 가난한 모델 맞다.
그만큼 모델 가졌다 2 2, 9, 9, 그리고 1 매개변수 각기,
그리고 그만큼 모델 ~와 함께 그만큼 가장 낮은 AICc ~였다 그만큼 로그N 정상적인 ~와 함께 안 AICc
~의 ~에 대한 334.8.
우리 ~할 수 있다 부서지다 그만큼 AIC 그리고 AICc 계산
아래에 에게 보다 어떻게 다른 부속 ~의 그만큼 패널티 ~이다 기여.
그만큼 가득한 최소 사각형 모델
가지다 그만큼 가장 낮은 있을 수 있는 일, 하지만 그만큼 제일 높은 AICc 전반적인.
언제 우리 바라보다 ~에 그만큼 두번째- 주문하다 수정 그리고 그만큼 원래의 AIC 가치,
우리 보다 저것 그것은 그만큼 두번째 주문하다 보정 용어 저것 ~이다 미는
그만큼 모델 선택 기준 에게 BE 매우 크기가 큰 ~을 위한 이것 모델.
그만큼 로그N 정상적인 앞으로 선택 통나무 있을 수 있는 일 ~이다 ㅏ 작은 낮추다
~보다 그만큼 정상 앞으로 선택 하나.
그들 둘 다 가지다 아홉 매개변수, 그래서 그들의 처벌 ~이다 그만큼 같은
그리고 그만큼 로그N 정상적인 앞으로 선택 모델 가지다 그만큼 낮추다 AICc.
그만큼 지수 앞으로 선택 모델 가지다 그만큼 가장 가난한 모델 맞다 ~처럼 정확히 잰
~에 의해 그만큼 로그 가능성, 하지만 또한 오직 가지다 하나 매개변수
~에 그만큼 모델.
전반적인 그것 가지다 그만큼 가장 작은 패널티 기부금 에게 그만큼 AICc.
하지만 그만큼 가난한 맞다 ~의 그만큼 모델 ~이다 그런 저것 그만큼 있을 수 있는 일 지배하다
그리고 그만큼 지수 모델 ~이다 그만큼 두번째 ~에서 그만큼 최악의 ~처럼 정확히 잰 ~에 의해 그만큼 AICc.
만약에 너 검토 그만큼 일반적인 유도
~의 그만큼 AIC ~에 그만큼 번햄 그리고 앤더슨 책,
당신은 보다 저것 무엇 그것은 실제로 추정된 ~이다 그만큼 예상되는 값
~의 ㅏ 가상의 시험 세트 있을 수 있는 일 ~을 위한 ㅏ 데이터 세트 저것 가지다 그만큼 같은 크기
그리고 응답 구조, 하지만 ~ 아니다 가치 ~처럼 그만큼 훈련 세트.
그만큼 예상되는 가치 또한 가져가다 ~ 안으로 고려 사항 그만큼 가변성
~에 그만큼 추정 ~의 그만큼 MLE.
나 찾다 이것 교차 검증 해석 ~의 그만큼 AIC
에게 BE 예쁜 설득력이 있다.
나 생각하다 그것은 또한 중요한 에게 가리키다 밖으로 저것 이것 교차 검증 유도
~의 그만큼 AIC 하다 ~ 아니다 추정하다 ~에 모두 저것 우리 가지다 그만큼 옳은 모델.
에게 보여주다 저것 이것 교차 검증 해석 정말 공장,
나 만들어진 ㅏ 시뮬레이션 공식 사용하여 안 평균 ~의 그만큼 모델 나는 표시됨
~에 그만큼 이전의 슬라이드 ~처럼 잘 ~처럼 일부 다른 것들.
이것 방법 우리 알고 있었다 저것 없음 ~의 그만큼 모델 ~이었다 실제로 그만큼 옳은 하나.
나 맞다 각 ~의 그만큼 네 모델 에게 새로운 훈련 데이터 ㅏ 천 타임스
그리고 세트 그것 위로 그래서 저것 직업 ~일 것이다 보고서 안 독립적인 저항하다 있을 수 있는 일
사용하여 또 다른 새로운 데이터 세트.
나 유지된 각 ~의 그만큼 네 모델 구조
그리고 분포 손대지 않은 그리고 했다 ~ 아니다 적용하다 변하기 쉬운 선택.
이것 ~였다 에게 아주 모방하다 그만큼 정확한 교차 검증 해석
~의 그만큼 AIC.
에서 거기, 나 만들어진 ㅏ 테이블 ~의 시뮬레이션
저항하다 가능성 그리고 계산된 그들의 평균 ~을 위한 각 ~의 그만큼 네 모델.
이것 ~이다 그만큼 AIC 그리고 AICc 요약 테이블 ~에서 전에,
~와 함께 그만큼 시뮬레이션- 기반을 둔 평균 저항하다 로그 가능성
추가됨 ~ 위에 여기 에게 그만큼 오른쪽, 너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 가득한 정상 모델
저항하다 있을 수 있는 일 ~이다 매우 닫다 에게 그것은 AICc 값
그리고 저것 그만큼 두번째- 주문하다 보정 용어 ~였다 필수적인 ~을 위한 이것 성냥 에게 일어나다.
~에 그만큼 다른 손,
너 보다 저것 그만큼 시뮬레이션 평균 지수 저항하다 로그 가능성
~이다 또한 매우 닫다 에게 그만큼 AICc.
둘 다 그만큼 정상 그리고 로그N 정상적인 저항하다 가능성 ~이다 닫다
에게 그만큼 원래의 통나무 정상 모델 A ICc.
그만큼 정상 저항하다 있을 수 있는 일 ~이다 ㅏ 작은 더 작습니다.
나 기인하다 이것 에게 평균화 ㅏ 다발 ~의 시뮬레이션 모델,
만들기 그만큼 시뮬레이션 데이터 ㅏ 작은 조금 더 보통 분산
~보다 그만큼 원래의 데이터 였다.
거기 ~이다 ㅏ 커플 단순한 규칙 저것 ~이다 필요한 에게 만들다 AICc 비교
정말 유효한 ~ 사이 다른 모델.
그만큼 최대 중요한 ~이다 저것 그만큼 확률론적 부분 ~의 그만큼 데이터
가지다 에게 머무르다 그만큼 같은, 그만큼 같은 행 가지다 에게 BE 사용된
그리고 그것 ~이다 그만큼 Y ~에 특정한 저것 ~ 해야 하다 BE 그만큼 같은.
그만큼 X ~할 수 있다 BE 다른, ~의 강의, 심지어 만약에 그들 ~이었다 원래 무작위의,
~ 아니다 오직 ~ 해야 하다 그만큼 Y BE 그만큼 같은, 하지만 그들 캔트 BE 변경됨 또는 변형되었습니다.
그만큼 변환 ~일 것이다 가지다 에게 BE 세워짐 ~ 안으로 그만큼 모델 적절하게.
그만큼 AIC ~이다 또한 오직 한정된
~을 위한 품행이 좋은 최고 있을 수 있는 일 추정자
그리고 다른 면밀히 관련된 행동 양식.
이것 설명하다 왜 너 ~하지 않다 보다 AICc
~을 위한 신경 네트워크 그리고 다른 기계 학습 모델.
또한, 너 가지다 에게 유지하다 ~에 정신 저것 단지 왜냐하면 너 설립하다 ㅏ 모델 저것 그만큼 AICc
라고 ~이다 그만큼 최상의, 그것 그렇지 않다 평균 저것 그것 ~이다 ㅏ 좋은 모델.
사용 당신의 과거 경험 그리고 모델 특수 증상 플롯 에게 보장하다
저것 그만큼 모델 ~이다 오른쪽 충분한 에게 BE 유용한.
돌아오는 중 에게 그만큼 pDNA 데이터, 우리 보다 둘 동등한 모델.
~에 그만큼 맨 위, 우리 가지다 ㅏ 로그N 정상적인 모델
그리고 ~에 그만큼 맨 아래 우리 가지다 ㅏ 정상 맞다 에게 그만큼 통나무- 변형된 응답.
너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 일반화된 RS 쿼레스
~이다 그만큼 같은 ~을 위한 이것들 둘 모델, 하지만 그만큼 AICcs ~이다 매우 다른.
이것 ~이다 왜냐하면 그만큼 로그N 정상적인 맞다
암묵적으로 빌드 그만큼 변환 ~ 안으로 그만큼 있을 수 있는 일.
하지만 그만큼 통나무 규모 정상 맞다 하다 아니다.
~ 안에 이것 사례, 그만큼 오른쪽 물건 에게 사용 ~이다 그만큼 로그N 정상.
여기 ㅏ 빠른 데모 저것 너 가지다 에게 결정하다 그만큼 분포
그리고 그만큼 입력 변수 ~에 그만큼 같은 시간.
여기 ~이다 시뮬레이션 데이터 ~에서 ㅏ ㅜㅜ 동부 표준시 유형 모델
둘 여러 떼 ~의 보통 분산 데이터 ~와 함께 그만큼 같은 변화,
하지만 다른 수단.
만약에 너 맞다 모두 ~에 그만큼 분포 플랫폼,
그것 선택하다 그만큼 정상 둘 혼합물 ~와 함께 안 AICc ~의 1036.
이것 ~이다 그만큼 옳은 분포
만약에 너 ~하지 않다 알다 그만큼 그룹 신원 ~의 그만큼 행.
한 번 너 포함하다 그만큼 그룹화 변하기 쉬운 그렇지만,
너 보다 저것 그만큼 정상 온다 밖으로 ~에 맨 위 ~의 안 AICc ~의 717 또는 그래서.
우리 또한 시험을 마친 그만큼 와이블 로그일반
그리고 감마 그리고 그만큼 정상 아직 왔다 밖으로 ~에 맨 위, 심지어 그렇지만 저것들 분포
했다 더 나은 ~에 분포 없이 포함 그만큼 그룹화 변하기 쉬운.
당신은 가지다 에게 노력하다 다른 모델 구조물
그리고 분포 함께 에게 찾다 그만큼 오른쪽 콤비네이션.
지금 나는 가고 있다 에게 변화 기어 그리고 말하다 ㅏ 작은 조금 ~에 대한 그만큼 빅,
어느 ~이다 그만큼 다른 기본 분석적 모델 선택 기준 그리고 JMP.
그만큼 빅은 동기 부여 ~에 ㅏ 완전히 다른 방법
~보다 그만큼 AIC.
슈워츠 사용된 ㅏ 크기가 큰 견본 논쟁 ~에 ㅏ 베이지안 문맥 에게 근사치를 내다
그만큼 통나무 개연성 ~의 그만큼 데이터 ~ 후에 데 통합 그만큼 모델 밖으로,
가정 ㅏ 평평한 이전의 ~에 그만큼 매개변수, 안 표현 비슷한 에게 그만큼 AIC 아저씨 밖으로
~와 함께 ㅏ 케이 통나무 ~에 유형 패널티 용어 꽤 ~보다 둘 타임스 케이.
거기 ~이었다 또한 다른 자귀 ~에 그만큼 완전한 저것 ~이다 언제나 무시되었습니다.
하나 ~이다 케이 통나무 2 파이, 어느 ~였다 존경받는 ~도 작은
에게 거래 ~와 함께 그리고 그만큼 다른 하나
~이다 ㅏ 표준화된 변화 ~의 그만큼 MLE, 어느 ~일 것이다 또한 BE ~의 K를 주문하세요.
나 하지 않았다 공부하다 그만큼 AIC 또는 빅 인 어느 깊이 ~에 학교.
나 단지 기억하다 듣기 그만큼 그만두다 AIC 과적합,
아래의 빅 맞다 여러 개의 타임스 ~에 다른 클래스,
어느 나 통역 ~처럼 ㅏ 강한 회의론 ~에 대한 둘 다 ~의 그들을.
비교 그만큼 AICc 그리고 BIC 페널티, 우리 보다 저것 그만큼 AICc ~ 할 것이다 예방하다
큰 모델 ~에서 존재 선택됨 언제 그만큼 견본 크기 ~이다 작은,
반면 그만큼 빅 ~ 할 것이다 아직 허용하다 크기가 큰 모델.
나 보다 그만큼 케이 통나무 그리고 표준화 끊임없는 패널티 ~에 그만큼 빅 약간
더 적은 설득력 있는 ~보다 그만큼 교차 검증 해석 ~의 그만큼 AIC- 유형 처벌.
무엇 저것 리드
에게 ㅏ 가장자리 가의 개연성 ~의 그만큼 데이터 ~이다 더 추상적인 에게 나 ~보다 무엇
저것 ~이다 곧장 해석 가능 ~처럼 ㅏ 교차 검증 미터법
취득 ~ 안으로 계정 매개변수 불확실성.
나는 충분히 알고 있는
저것 나는 편집 중 여기, 하지만 이것 ~이다 무엇입니까? 일했다 잘
~을 위한 나 그래서 멀리.
돌아오는 중 에게 그만큼 피 DNA 암사슴 하나 더 시간.
여기 ~이다 그만큼 같은 모델 맞다 ~에 그만큼 pDNA 예
사용하여 그만큼 빅 퍼스트 선택 ~에 맨 위 그리고 그만큼 AICc ~에 그만큼 맨 아래.
알아채다 저것 그만큼 빅의 그만큼 가득한 정상 모델
~이다 ~ 아니다 ~처럼 멀리 떨어져 있는 ~에서 그만큼 다른 모델 ~처럼 ~와 함께 그만큼 AICc.
그만큼 최상의 모델 전반적인 ~처럼 등급 ~에 의해 그만큼 빅 ~이다 ㅏ 로그일반,
하지만 ~와 함께 13 매개변수 이것 시간 약 꽤 ~보다 아홉.
그만큼 앞으로 선택된 빅 노멀 모델 또한 가지다 ㅏ 커플 더 매개변수.
~ 안에 작은 견본, 반대되는 에게 그만큼 AIC 과적합,
아래의 빅 맞다, 그만큼 AICc ~할 수 있다 선택하다 더 작은 모델 ~보다 그만큼 빅 ~에 작은 견본.
여기 우리 보다 그만큼 효과 선택됨 ~에 의해 그만큼 빅과 그만큼 AICc.
그만큼 세트 ~의 BIC 선정 효과 ~이다 ㅏ 슈퍼세트 ~의 그만큼 것들 선택됨
~에 의해 그만큼 AICc.
ㅏ 또 알아채다, 재미있게, 저것 모두 네 효과 ~ 아니다 선택됨
~에 의해 그만큼 AICc ~이다 통계적으로 BIC에서는 중요합니다.
아래에 그만큼 빅, 그만큼 pH제곱 용어 ~이다 고도로 중요한,
하지만 그것 그렇지 않다 현재의 ~에 그만큼 AICc 모델, ~을 위한 예.
나 ~일 것이다 말하다 저것 모두 그만큼 중요한 효과
~해야 한다 가지다 별표 ~에 의해 그들을,
하지만 모두 중요한 p-값 가지다 별표 ~에 의해 그들을 J에서 국회의원 보고서.
대신에, 아픈 단지 말하다 저것 나 가져가다 p-값 ~의 효과
~ 후에 선택 ~와 함께 ㅏ 곡물 ~의 소금.
하지만 그만큼 둘 모델 선택하다 다른 효과,
일부 ~의 그들을 고도로 통계적으로 중요한 ~에 그만큼 모델.
만약에 우리 바라보다 ~에 그만큼 프로필
또는 변하기 쉬운 중요성 ~에서 이것들 둘 모델,
그들 말하다 ㅏ 매우 비슷한 이야기.
밥을 먹이다 비율 ~이다 ~에 의해 멀리 그만큼 최대 중요한
그리고 ~ 후에 저것 그만큼 주문 ~이다 그만큼 같은 ~ 사이 그만큼 둘 모델.
pH만 영향 삼% ~의 그만큼 변화 ~에 그만큼 응답 표면 아래에 그만큼 빅
최상의 모델 그리고 그렇지 않다 포함됨 ~에 모두 ~에 그만큼 AICc 최상의 모델.
이것 ~이다 ㅏ 매우 분명한 예
~의 통계적 중요성 그리고 현실적인 관련성
존재 둘 다른 것들.
거기 ~이다 ㅏ 많은 ~의 의견 밖으로 거기 ~에 대한 그만큼 AICc 그리고 그만큼 빅.
을 위한 예, 번햄 그리고 앤더슨
말하다 저것 둘 다 행동 양식 ~이다 일관된 ~을 위한 그만큼 준- 진실 모델 ~처럼 N 간다
에게 무한대.
하지만 그 다음에 거기에 다른 사람 저것 말하다
저것 그만큼 빅은 그만큼 오직 하나 일관된 ~을 위한 그만큼 진실.
번햄 그리고 앤더슨 말하다 저것 너 ~할 수 있다 세트 위로 시뮬레이션 에게 만들다 하나 바라보다 좋은,
변화 그만큼 방법 그것은 세트 위로 ㅏ 작은 조금 그리고 그럴 것이다 튀기다 그만큼 결과.
번햄 그리고 앤더슨,
WHO ~이다 ~에 대한 그만큼 최대 다이 하드 AICc 팬 밖으로 거기 ~에 그들의 시뮬레이션,
설립하다 저것 그만큼 AICc 선택하다 보다 적은 정말 나쁜 모델 ~보다 그만큼 빅.
나 생각하다 그것은 ~ 아니다 ㅏ 나쁜 아이디어 에게 바라보다 ~에 둘 다 빅과 AICc
~ 후에 지원 변하기 쉬운 선택.
만약에 그만큼 최상의 모델 아래에 둘 다 ~이다 예쁜 많이 그만큼 같은, 어느 ~이다 자주 그만큼 사례,
너 ~할 수 있다 느끼다 예쁜 좋은 ~에 대한 어느 하나 ~의 그들을, 만약에 그들은 다른
그것은 좋은 에게 생각하다 ~에 대한 그만큼 원인 왜 그리고 사용 당신의 주제 문제 전문적 지식
에게 돕다 만들다 ㅏ 결정.
나의 마지막 주제 ~이다 모델 선택 기준 그리고 선의 혼합된 모델.
이것 ~이다 ㅏ 예쁜 복잡한 상황, 특히 왜냐하면 거기 그렇지 않다 의견 일치
~ 사이 소프트웨어 공급 업체 ~에 어떻게 에게 계산하다 그만큼 모델 선택 기준.
에게 설명하다 이것, 나 만들어진 ㅏ 나뉘다 구성 설계 ~와 함께 네 요인.
거기 ~이다 둘 전체 구성 효과 그리고 둘 나뉘다 구성 효과.
만약에 너 가져가다 그만큼 같은 데이터 그리고 맞다 그만큼 같은 모델 ~에 JMP 찬성
그리고 SAS 사용하여 맞다 혼합된 그리고 프로세스 혼합,
너 ~ 할 것이다 보다 저것 그만큼 가능성 그리고 모델 선택 기준 ~하지 않다 성냥,
하지만 그만큼 변화 견적 하다, 너 얻다 다른 결정된 효과
매개변수 견적, 하지만 그만큼 결정된 효과 테스트 동의하다.
하나 ~의 그만큼 원인 ~을 위한 이것 ~이다 저것 JMP 그리고 SAS 결정된 효과 설계 행렬
사용 ㅏ 다른 코딩 전략 ~을 위한 범주형 효과.
~에 그만큼 왼쪽 나 가지다 그만큼 JMP 설계 행렬 ~을 위한 그만큼 나뉘다 구성 예,
그리고 ~에 그만큼 오른쪽 너 보다 그만큼 SAS 하나.
JMP 창조하다 ㅏ 열 ~의 마이너스 것들
~을 위한 그만큼 마지막 수준 ~의 범주형 효과 어느 ~이다 본 ~에 파란색 여기
반면 SAS 창조하다 ㅏ 열 ~의 0.
어느 것도 아니다 하나 ~의 이것들 ~이다 오른쪽 또는 잘못된.
그것은 좋다 바꾸다 단위 또는 바꾸다 동등 어구 시스템.
JMP 범주형 효과 합집합 에게 영, 반면 SAS 범주형 효과
~할 수 있다 BE 통역 ~처럼 차이점 ~에서 그만큼 마지막 수준.
하지만 그만큼 날것의 매개변수 견적 다르다,
예측 ~ 할 것이다 BE 그만큼 같은 ~ 사이 그만큼 둘 코딩 왜냐하면 그만큼 모델
~이다 근본적으로 동등한.
최대 것들 저것 문제
습관 BE 다른 ~ 사이 그만큼 둘 소프트웨어 제품.
하지만, REML, 방법 사용된 에게 추정 혼합된 효과 모델
가지다 안 모호 ~에 그것.
그만큼 베이스 가우스 있을 수 있는 일 ~에 그만큼 맨 위
~ 할 것이다 BE 그만큼 같은 ~에 어느 하나 소프트웨어 왜냐하면 그것은 ㅏ 진짜 있을 수 있는 일.
하지만 그만큼 REML 또는 잔여 있을 수 있는 일 보고됨 ~에 의해 프로세스 혼합된
그리고 JMP 프로의 맞다 혼합된 그렇지 않다 ㅏ 진짜 있을 수 있는 일.
만약에 그것 ~였다 ㅏ 진짜 있을 수 있는 일, 그 다음에 우리 ~일 것이다 얻다 그만큼 같은 가치
~에 관계없이 ~의 어느 코딩 또는 소프트웨어 우리 사용된.
이것 ~이다 왜냐하면 거기에 안 추가의 패널티 추가됨 에게 그만큼 가우스 있을 수 있는 일
~을 위한 REML 저것 감소하다 그만큼 편견 ~의 그만큼 변화 견적.
하지만 이것 의존한다 ~에 그만큼 설계 행렬
~에 ㅏ 방법 저것 ~이다 예민한 에게 그만큼 코딩 사용된.
JMP 보고서, 그만큼 날것의 가우스 있을 수 있는 일, 그리고 그만큼 AICc 그리고 빅 그 그것 보고서
~이다 기반을 둔 ~에 저것 꽤 ~보다 그만큼 잔여 있을 수 있는 일.
그만큼 숫자 ~의 매개변수 맞다 혼합된 카운트
~이다 그만큼 총 포함 둘 다 결정된 효과 그리고 변화 매개변수.
우리 했다 그것 이것 방법 에게 만들다 그것 그래서 저것 너 ~할 수 있다 사용 JMP 에게 비교하다 모델
~와 함께 다른 결정된- 효과 구조물 ~처럼 잘 ~처럼 변화 모델.
~ 안에 SAS, 그들 오직 보고서 그만큼 잔여 또는 REML 로그 가능성
그리고 그것 보고서 모델 선택 기준 기반을 둔 ~에 그것.
너 ~할 수 있다 보다 여기 저것 그것 또한 오직 카운트 변화 매개변수 ~처럼 잘
왜냐하면 그만큼 차이점 ~ 사이 그만큼 SAS 있을 수 있는 일
그리고 그것은 AIC ~이다 ~을 위한 암시하는 둘 매개변수,
ㅏ 변화 요소 그리고 ㅏ 잔여.
모두 이것 수단 ~이다 저것
너 ~할 수 있다 오직 p를 사용하다 큰 괴조 혼합된 ~을 위한 비교 변화 모델
~와 함께 그만큼 AIC 왜냐하면 그만큼 모델 선택 기준
포함 그만큼 REML 패널티 그리고 그것은 오직 계산 변화 매개변수.
와 함께 모두 ~로 인한 존경,
나 ~할 수 있다 생각하다 ~의 일부 좋은 원인 ~을 위한 그만큼 SAS 접근하다,
그리고 거기 ~이다 아마 일부 다른 좋은 원인 나 ~하지 않다 심지어 알다 의.
하지만 나 몸소 선호하다 그만큼 유연성 감당할 수 있는 ~에 의해 그만큼 JMP 접근하다.
에게 요약하다, 만약에 너 비교하다 결과 가로질러 소프트웨어
~을 위한 비 혼합된 모델, 그만큼 평균 매개변수 견적 5월 다르다,
하지만 그렇지 않으면 모든 것 또 다른 ~해야 한다 BE 그만큼 같은.
처럼 긴 ~처럼 그만큼 소프트웨어 계산하다
그만큼 상수 그리고 그만큼 있을 수 있는 일 바르게 ~처럼 JMP 하다.
언제 우리 얻다 에게 가우스 혼합된 모델,
거기 ~이다 매우 중요한 소프트웨어 차이점
그리고 그만큼 범위 ~의 그만큼 결정 너 ~할 수 있다 만들다 ~에 대한 그만큼 모델
사용하여 그만큼 소프트웨어 5월 BE 매우 다른
따라 ~에 그만큼 세부 ~의 어떻게 그것은 있을 수 있는 일 ~이다 계획된.
JMP 모델 선택 기준
~이다 유사한 둘 다 이내에 그만큼 같은 플랫폼
그리고 가로질러 다른 모델링 플랫폼.
아픈 닫다 ~와 함께 이것 미끄러지 다, 어느 준다 나의 기초적인 추천
~을 위한 지원 그만큼 도구 논의됨 오늘.
가설 테스트 ~이다 ㅏ 도구 ~을 위한 언제 너 필요 에게 입증하다 무엇
그리고 ~이다 최상의 사용된 ~에 상황 언제 너 가지다 ㅏ 좋은 아이디어
~의 그만큼 모델 구조 ~에 전진.
언제 당신은 일하고 있는 ~에 ㅏ 문제 ~에 산업 그리고 그만큼 견본 크기 ~이다 작은,
나 ~일 것이다 막대 에게 고전 통계적 모델
그리고 사용 그만큼 AICc ~처럼 그만큼 주요한 도구 ~을 위한 고르는 ~ 사이 그들을.
와 함께 더 큰 데이터 세트, 언제 나 가지다 충분한 데이터 에게 잡고 있다 밖으로
~에 최소 ㅏ 제삼 ~의 그만큼 관찰, 나 사용 저항하다 교차 검증 에게 비교하다
고전 통계적 모델 ~처럼 잘 ~처럼 기계 학습 모델.
~ 안에 나의 소유하다 일하다, 나 추세 에게 피하다 케이- 겹 교차 검증
그리고 그것은 변화.
그만큼 모델 선택 기준 ~이다 동등한 에게 그것 ~에 더 큰 견본,
그리고 나 추세 에게 막대 ~와 함께 더 간단하다 모델 ~와 함께 더 작은 데이터 세트.
나 알다 저것 ~ 아니다 모든 사람 ~이다 가고 있다 에게 동의하다 ~와 함께 나 ~에 이것,
하지만 이것 ~이다 무엇 공장 ~을 위한 나 그리고 ~이다 ㅏ 예쁜 안전한 방법
에게 접근하다 모델 선택.
고르는 그만큼 최대 유용한 모델 ~에서 ㅏ 세트 ~의 대안 저것 ~ 해야 하다 모두 BE 잘못된
~에 일부 수준 ~이다 안 중요한 결정, 그리고 이것들 ~이다 그만큼 기본 고려사항
나 가지다 언제 결정하다 ...에 ㅏ 모델 선택 전략.
감사하다 너 ~을 위한 당신의 주목 그리고 나 바라보다 앞으로 에게 말하는 ~와 함께 너
~에 그만큼 만나다 그만큼 전문가 세션.
