Critério de Seleção de Modelos
Boa tarde! Quais critérios de seleção são adequados quando os modelos não são encaixados? Vi que AIC e BIC não são. Obg Andressa Siroky
O que você quer dizer por encaixados? Já olhou o Press. De mais detalhes para podermos lhe ajudar. Em 04/01/2016 16:26, "Andressa Siroky" <andressasiroky16@hotmail.com> escreveu:
Boa tarde!
Quais critérios de seleção são adequados quando os modelos não são encaixados? Vi que AIC e BIC não são.
Obg
Andressa Siroky
_______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
Andessa, O tema é meio polêmico, eu uso teste de razão de verossimilhança para testar um modelo contra o outro. Mas tenha cuidado com métodos automáticos, nosso bom senso sempre deve ser levado em consideração Em 04/01/2016 4:26 PM, "Andressa Siroky" <andressasiroky16@hotmail.com> escreveu:
Boa tarde!
Quais critérios de seleção são adequados quando os modelos não são encaixados? Vi que AIC e BIC não são.
Obg
Andressa Siroky
_______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
Andressa, O melhor critério que se pode usar até hoje é de empregar o modelo que possa descrever de maneira mais acurada possível o fenômeno que você está estudando. Métodos "automáticos" podem descartar variáveis que por terem na sua amostra valores "constantes ou com pouca variação" pareçam não influir na sua VD, enquanto alguma medida ou observação com mais ruído pode ser considerada "influente" da mesma forma erroneamente. Se o tipo de modelagem a fazer é tal que o fenômeno ainda não pode ser modelado estruturalmente então faça as regressões com uma parte dos dados e reserve uma quantidade (digamos 10% a 20% das amostras) para testar a capacidade preditiva do modelo (alguns reconhecerão esta estratégia como "treino" e "teste" do modelo). HTH 2016-01-04 16:25 GMT-02:00 Andressa Siroky <andressasiroky16@hotmail.com>:
Boa tarde!
Quais critérios de seleção são adequados quando os modelos não são encaixados? Vi que AIC e BIC não são.
Obg
Andressa Siroky
_______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
participantes (5)
-
Andressa Siroky -
Cesar Rabak -
Elias Teixeira Krainski -
Fernando Antonio de souza -
Leonard Assis