مثير للإعجاب

مقدمة لمعيار معلومات أكايك (AIC)

مقدمة لمعيار معلومات أكايك (AIC)


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

ال معيار معلومات Akaike (يشار إليها ببساطة باسم AIC) هو معيار للاختيار بين النماذج الإحصائية أو الاقتصادية القياسية المتداخلة. إن AIC هو في الأساس مقياس تقديري لجودة كل نموذج من النماذج الاقتصادية المتاحة من حيث صلتها ببعضها البعض لمجموعة معينة من البيانات ، مما يجعلها طريقة مثالية لاختيار النموذج.

باستخدام AIC لاختيار النموذج الإحصائي والاقتصادي

تم تطوير معيار معلومات Akaike (AIC) مع أساس في نظرية المعلومات. نظرية المعلومات هي فرع من الرياضيات التطبيقية المتعلقة بتقدير المعلومات (عملية العد والقياس). عند استخدام AIC لمحاولة قياس الجودة النسبية لنماذج الاقتصاد القياسي لمجموعة بيانات معينة ، يزود AIC الباحث بتقدير للمعلومات التي ستفقد إذا تم استخدام نموذج معين لعرض العملية التي أنتجت البيانات. على هذا النحو ، تعمل AIC على موازنة المفاضلات بين تعقيد نموذج معين ونموذجه حسن التلاؤم، وهو المصطلح الإحصائي لوصف إلى أي مدى "يلائم" النموذج البيانات أو مجموعة الملاحظات.

ما AIC لن تفعل

نظرًا لما يمكن أن يفعله Akaike Information Criterion (AIC) مع مجموعة من النماذج الإحصائية والاقتصادية القياسية ومجموعة معينة من البيانات ، فهو أداة مفيدة في اختيار النماذج. لكن حتى كأداة اختيار طراز ، فإن AIC لها حدودها. على سبيل المثال ، لا يمكن أن توفر AIC اختبارًا نسبيًا لجودة النموذج. وهذا يعني أن AIC لا ولا يمكنها تقديم اختبار لنموذج ينتج عنه معلومات حول جودة النموذج بالمعنى المطلق. لذلك إذا كان كل نموذج من النماذج الإحصائية المختبرة غير مرضٍ أو غير مناسب للبيانات ، فلن تقدم AIC أي إشارة من البداية.

AIC في شروط الاقتصاد القياسي

AIC هو رقم مرتبط بكل نموذج:

AIC = ln (sم2) + 2m / T

أين م هو عدد المعلمات في النموذج ، و الصورةم2 (في مثال AR (m)) هو الفرق المتبقي المقدر: sم2 = (مجموع المخلفات المربعة للنموذج m) / T. هذا هو متوسط ​​تربيع المتبقية للنموذج م.

المعيار يمكن التقليل من الخيارات م لتشكيل مفاضلة بين ملاءمة النموذج (مما يقلل من مجموع المخلفات المربعة) ومدى تعقيد النموذج ، والذي يتم قياسه بواسطة م. وبالتالي ، يمكن مقارنة نموذج AR (m) مقابل AR (m + 1) بهذا المعيار لمجموعة من البيانات.

الصيغة المكافئة هي: AIC = T ln (RSS) + 2K حيث K هي عدد المراجعين ، T عدد المشاهدات ، و RSS مجموع المربعات المتبقية ؛ التقليل من K لاختيار K.

على هذا النحو ، بشرط توفير مجموعة من نماذج الاقتصاد القياسي ، سيكون النموذج المفضل من حيث الجودة النسبية هو النموذج ذي القيمة الدنيا لقيمة AIC.


Video, Sitemap-Video, Sitemap-Videos