aic最小信息准则
@琴莲784：AIC(最小信息准则) - 搜狗百科
长春17387776327…… AIC(赤池信息准则) SC施瓦兹准则 1、施瓦兹准则SC(Schwarz Criterion),其检验思想也是通过比较不同分布滞后模型的拟合优度来确定合适的滞后期长度.检验过程是:在模型中逐期添加滞后变量,直到SC值不再降低时为止,即选择使SC...
@琴莲784：赤池信息量准则的基本概念 -
长春17387776327…… 赤池信息量准则,即Akaike information criterion、简称AIC,是衡量统计模型拟合优良性的一种标准,是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的.赤池信息量准则建立在熵的概念基础上,可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性.
@琴莲784：时间序列建模中,判别准则aic bic值为负数时如何判定 - 作业帮
长春17387776327…… [答案] 理论上说负的是好的,越负越拟合的好,但是拟合的太好了,模型说服力就不够了,总之AIC最小原则是看实际值,不是绝对值
@琴莲784：请教ADF检验时AIC准则和SIC准则不一致时怎么办 -
长春17387776327…… 简单方法:EViews6.0的ADFtest自动给出BIC滞后长度. 滞后阶数越大,自由度就越小. 一般根据AIC和SC取值最小准则来确定阶数. 如果AIC和SC并不是同时取值最小,采用LR检验进行取舍. 如果时序数据样本容量小,这时AIC和SC准则...
@琴莲784：information criteria是什么意思 -
长春17387776327…… Information Criteria:信息准则.Information Criteria的用法和样例:1. Introducing AIC(Akaike Information Criterion).第一部分,介绍了AIC准则(Akaike Information Criterion).2. This paper uses AIC information criterion to determine the order ...
@琴莲784：用SAS怎么实现 利用赤池AIC信息量最小准则 求最优子集回归模型 -
长春17387776327…… sas做回归会计算aic值的 再看看别人怎么说的.
@琴莲784：怎么样用AIC和SC准则判断滞后阶数 -
长春17387776327…… AIC/SBIC的指标是负数 一般值越小表示模型越精简parsimonious(绝对值越大越好) 你要算出可用sample大小一样情况下不同模型的AIC/SBIC 然后比较那个最小 比如你有100个样本 你做AR(1) 可用的样本只有99个 做AR(2) 可用样本只有98个 如果你要比较这两个模型的优劣 你只能有98个可用样本 来计算Information Criterion
长春17387776327…… AIC(赤池信息准则) SC施瓦兹准则 1、施瓦兹准则SC(Schwarz Criterion),其检验思想也是通过比较不同分布滞后模型的拟合优度来确定合适的滞后期长度.检验过程是:在模型中逐期添加滞后变量,直到SC值不再降低时为止,即选择使SC...
@琴莲784：赤池信息量准则的基本概念 -
长春17387776327…… 赤池信息量准则,即Akaike information criterion、简称AIC,是衡量统计模型拟合优良性的一种标准,是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的.赤池信息量准则建立在熵的概念基础上,可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性.
@琴莲784：时间序列建模中,判别准则aic bic值为负数时如何判定 - 作业帮
长春17387776327…… [答案] 理论上说负的是好的,越负越拟合的好,但是拟合的太好了,模型说服力就不够了,总之AIC最小原则是看实际值,不是绝对值
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长春17387776327…… 简单方法:EViews6.0的ADFtest自动给出BIC滞后长度. 滞后阶数越大,自由度就越小. 一般根据AIC和SC取值最小准则来确定阶数. 如果AIC和SC并不是同时取值最小,采用LR检验进行取舍. 如果时序数据样本容量小,这时AIC和SC准则...
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长春17387776327…… Information Criteria:信息准则.Information Criteria的用法和样例:1. Introducing AIC(Akaike Information Criterion).第一部分,介绍了AIC准则(Akaike Information Criterion).2. This paper uses AIC information criterion to determine the order ...
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长春17387776327…… AIC/SBIC的指标是负数 一般值越小表示模型越精简parsimonious(绝对值越大越好) 你要算出可用sample大小一样情况下不同模型的AIC/SBIC 然后比较那个最小 比如你有100个样本 你做AR(1) 可用的样本只有99个 做AR(2) 可用样本只有98个 如果你要比较这两个模型的优劣 你只能有98个可用样本 来计算Information Criterion
