Hvordan beregne Akaike s

 

1.

Beregn antall parametere. Dette er bare antall uavhengige variabler, inkludert transformasjoner av variabler og interaksjoner.

2.

Dobbel antall parametere.

3.

Beregn de anslåtte verdiene. Disse kan utledes av modellen. For eksempel gir en regresjon en formel som multipliserer hver uavhengig variabel med et parameterestimat.

4.

Beregn residualene. Dette er forskjellene mellom den forutsagte verdien for hvert fag og den observerte verdien for hvert fag.

5.

Finn restsummen av firkanter. Gjør dette ved å kvadrere residuene og legge dem alle sammen.

6.

Multipliser logaritmen til restsummen av kvadrater med n, som er antall fag.

7.

Legg til antall parametere doblet som du tidligere har beregnet. Resultatet er AIC.

Tips og advarsler

  • De fleste statistiske programvareutgangene AIC for deg.
  • AIC er ikke nyttig for en enkelt modell. Det er bare nyttig å sammenligne modeller.
  • Akaikes informasjonskriterium (AIC) er et statistisk mål for sannsynligheten for en modell, straffet for kompleksiteten til modellen. Det er nyttig når man sammenligner to eller flere statistiske modeller for data. Alle modellene må ha samme avhengige variabel Formelen for AIC er 2k - 2 ln (L), hvor 'k' er antall parametere i modellen og 'L' er sannsynligheten for modellen. En mindre AIC indikerer en bedre passform.