S********a
发帖数: 359 | 1 包子已发，谢谢回复，回帖里L=x$loglik， x是什么？好像AIC本身就是一个函数，可
以求出结果，但是有如下错误信息，这意味着对clogit用R来处理，是不是不能求出AIC
呢？ 另外extractAIC的结果可以当作AIC来用吗？谢谢
> AIC(result0)
Error in UseMethod("logLik") :
no applicable method for 'logLik' applied to an object of class "c('clogit
', 'coxph')"
> extractAIC(result0)
[1] 1.000 5166.643 |
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t****a
发帖数: 1212 | 2 Thanks for your baozi and reply:)
I think you are right. extractAIC return 2 number: the degree of freedom and
AIC. In your case 5166.643 is AIC.
> x=clogit(case~spontaneous+induced+strata(stratum),data=infert)
> extractAIC(x)
[1] 2.0000 132.4045 # AIC = 132.4045
> x$loglik
[1] -90.77935 -64.20224 # -64.20224 is the loglik of the final fitted model,
see ?coxph.object
> 2*2-2*x$loglik[2] # try the formula AIC = 2*k - 2*ln(L)
[1] 132.4045 # the number equal to the result of extractAIC
Thanks for... 阅读全帖 |
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h*********n
发帖数: 278 | 3 谢谢回复。我感觉跟penalize by number of predictors没太大关系，因为data很大，
log-likelihood本来就很大哇，那个2k对AIC根本没啥影响，AIC的增减都是以百／千计
的，主要还是对log-likelihood 的影响。试过只include俩完全不可能相关的
predictor,还是有同样的现象。我感觉要么是data的问题，一方面很多zero,另一方面
有一些extremely large number, 用了这个predictor后，有助于ranking, 但是make
point prediction反而更难，所以model fit 更差， AIC increase. Does this make
sense? Actually I'm not so sure.
另一个可能是，我的model assumption不对，应该换一种model? Could this be the
reason? 头大。。。
AIC是一个fitting to the data和model complexity的trade-off。增加一个predictor... 阅读全帖 |
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f***a
发帖数: 329 | 4 I am fitting repeated-measure data(much like famous boys-girls data) with
mixed models. And got very big AIC/BIC, does this mean the models are too
bad? Usually, I got positive AIC/BIC for models, so confused here. How did
this happen?
logLik is so big (824.3) which means likelihood is very big. is it supposed
to be less than 1?
I am using nlme pacakge in R. part of code and result:
gr.nm1 <- lme(gr~sex+type,data=eye.dat,random=~(1)|id,method="ML")
summary(gr.nm1)
AIC BIC logLik |
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s*********e
发帖数: 1051 | 5 ******************************************;
* HOW TO USE IML PROCEDURE TO CALCULATE *;
* THE LIKELIHOOD FUNCTION OF A LOGIT *;
* MODEL TOGETHER WITH AIC AND BIC. *;
* -------------------------------------- *;
* WITH THE SAME ROUTINE, AIC AND BIC *;
* FROM A SEPARATE HOLDOUT DATASET CAN BE *;
* CALCULATED. *;
******************************************;
*** REMISSION DATA IS FROM EXAMPLES OF ***;
*** LOGISTIC PROCEDURE IN SAS MANUAL ***;
ods output Param |
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S********a
发帖数: 359 | 6 有个conditional logistic regression,想看AIC,但是结果里并没有给出来，请教什么
code或者命令把AIC求出来。谢谢。
> result0<-clogit(case~hr0+strata(subjid), data=mydata)
> summary(result0)
Call:
coxph(formula = Surv(rep(1, 9704L), case) ~ hr0 + strata(subjid),
data = mydata, method = "exact")
n=8397 (1307 observations deleted due to missingness)
coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)
hr0 0 0.001158 1.001158 0.005376 0.215 0.83
exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
hr0 1.001 ... 阅读全帖 |
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t****a
发帖数: 1212 | 7 The definition of AIC is
AIC = 2k - 2ln(L)
where k is the number of parameters in the statistical model, and L is the
maximized value of the likelihood function for the estimated model.
In your case k=1 and L=x$loglik
so you can compute it by yourself.
point me out if I am wrong .... |
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N******n
发帖数: 3003 | 8
这个是sas,
还有，一般都是选AIC低的，但是多少差别是显著差别，有的人说AIC是k^2分布，和这
个是一样的。谢谢 |
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c********h
发帖数: 330 | 9 AIC是一个fitting to the data和model complexity的trade-off。增加一个predictor
永远都会降低RSS，正因为如此才要penalized number of predictors in the model。
大概意思就是，exclude一个变量，AIC下降的话，说明这个变量带来的additional
information 不能compensate 1 more additional parameter.
如果你univariate看这个变量很显著，那可能你的predictors之间有collinearity.
也许说的不对，大家多指点 |
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s****i
发帖数: 1130 | 10 正在自己办EB1A的材料，自己是AIC（American Institute of Chemist）的fellow，这
个条件还可以像以前申EB1A那样加在membership里面吗，会不会遇到和Sigma Xi一样的
问题会被IO给RFE了？
谢了 |
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f****a
发帖数: 4708 | 12 好像原厂的stock是3磅多，AICS要接近6磅。是不是太重了？ |
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j***n
发帖数: 3786 | 13 如果你换AICS就不止10.6lbs了吧？！打猎很多时候都要立姿或者跪姿，只要你能抬得
动，然后还能打到200~300yards的目标就行了。 |
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f****a
发帖数: 4708 | 14 恩，不上AICS了。
其实打猎前换成hogue轻装上场也未尝不可。 |
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M*******0
发帖数: 1502 | 15 只是随便选了张图意思意思。。。。。。
７００本身的精度就不错，再披挂上AICS，形神兼备，在非极端天候下还是有模有样的。
护木不到９００刀，REMINGTON ７００估计８００刀也搞定了。
貌似性价比不错，不知我的看法对不对？ |
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m*****e
发帖数: 13 | 17 Hi all,
I am always confused about determining K (number of free parameters) when
compute AIC for logistic regression and cox regression.
In my understanding, K = # of free parameters including the interceptor (if
available) and estimated residual error.
For logistic regression, this means K = npred + 1 + 1 (npred = number of
predictors not including the intercept);
For cox regression, this means K = npred + 1.
But this is different from SAS, which does not take into account of the
estimated res |
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n**********y
发帖数: 1 | 18 SPSS是不是不行啊？做线性回归想得到AIC的值，谢谢 |
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S******y
发帖数: 1123 | 19 I have split my data into training(70%) and hold-out (30%) data.
I fit a linear model with k parameters on training data, and obtained
model M1.
Then I used the parameter estimates from training data to compute
predicted values for hold-out data (i.e. score the hold-out data).
Aside from MSE or RMSE (Root Mean Square Error), can I use other model
diagnostic metrics to evaluate model fit on hold-out data? For example,
does it make sense to compute AIC value for my model M1 on hold-out data?
(we |
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s*r
发帖数: 2757 | 20 bic is better than aic to get a smaller model
they are old. there are many recent development on this area |
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h*********n
发帖数: 278 | 22 至少以前我碰到的是这样的。最近一个model,把一个predictor exclude后，AIC反而降
了， 为什么呢？从univariate来看，还是有明显pattern的。而且exclude的话gain也
降了好多。貌似把target cap在一个比较low的level,就恢复正常了，但是实际上不可
能cap这么低的。怎么办呢？ |
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l*********d
发帖数: 254 | 23 在选择regression model的时候，用到step() function ：step forward, step
backward and step both.
在以上三种step() function 选择model的过程中，都用到了AIC value作为选择的标准
.因而在step() function中，是包含了计算AIC的equation的。另一方面，AIC()
function同样也是计算AIC值的，但是所得到的AIC与从step()function得到的AIC是不
同的。因为它们用了不同的equation 来计算AIC. 问题是，我要怎样才能在R中看到这
两个不同的equation呢？换句话说，我应该用什么样的code才能找到这两个equation呢
？ 请各位高手指点！谢谢！ |
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e******1
发帖数: 149 | 24 这个是newsweek排得，标准如下
The full methodology and weighting is as follows:
Four-year, on-time graduation rate (25 percent): Based on the standards set
forth by the National Governors Association, this is calculated by dividing
the number of graduates in 2012 by the number of ninth graders in 2008, plus
transfers in, minus transfers out. Unlike other formulas, this does not
count students who took longer than four years to complete high school. We
accepted 2011 grad rates from districts that had not ye... 阅读全帖 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 25 Hi, A大侠，
我一直没搞懂AIC或BIC是个什么东西。它们在统计建模中有何作用？其决定模型的
逻辑基础是什么？我问过SAS的Support Center，专家们说，当你用一个全样本空间建
单一的一个logistic模型时，尽管SAS系统也输出AIC的结果，但这个AIC没有任何意义
，即使在变量选择性的基础上（例如逐步回归）建立模型时，模型的确定也不是由最小
的AIC决定的，而是由进入或剔除变量的临界概率值决定的。因此，这个回答搞得我晕
头转向。既然如此，AIC在logistic回归分析中究竟起什么作用？望你能够一个比较有
说服力的解释。多谢了。
顺便请教你的回答中的几个术语的含义：什么是train error? 什么是test error?
如何理解model的overfit as well as the penalty to overfit? 如果一个model被判
定overfit,如何确定针对overfit的penalty的随机测量？多谢！ |
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A*******s
发帖数: 3942 | 26 致T大师,
不要叫我大侠，折寿啊。
AIC，BIC都是goodness of fit statistics，就是衡量几个model哪个fit得更好呗。我
觉得sas专家的意思是，sas的AUTOMATIC model selection只能stepwise/forward/
backward。Goodness of fit stat肯定不能作为AUTOMATIC model selection的标准，
因为你得比较2^n个模型才行。但如果你只有几个模型可以比较，而且是用人脑而不是
用电脑做选择，为啥不能用AIC呢？
train error就是对于training data而言，test error就是对于test data而言。你看
楼上给出来的AIC公式就知道penalty是怎么样的了。我不大了解有啥普遍的方法是衡量
overfit的，看AIC的公式好像这个penalty也是拍脑袋想出来的:). 我平时一般用cross
validation来避免overfit。
error? |
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d*****y
发帖数: 1058 | 27 [b,dev] = glmfit(...)returns dev, the deviance of the fit at the solution ve
ctor. The deviance is a generalization of the residual sum of squares. It is
possible to perform an analysis of deviance to compare several models, each
a subset of the other, and to test whether the model with more terms is sig
nificantly better than the model with fewer terms.
for example:
y--[x1,x2,x3,x4,x5]
y--[x1,x3,x5]
我想知道哪个模型更好一点，我看网上的例子是
[b,dev1]=glmfit([x1,x2,x3,x4,x5],y,'normal');
[b,dev2]=glmfit([x1,x3,x5], ... 阅读全帖 |
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B*****s
发帖数: 3463 | 29 都每看开头么? 这个算法跟老中的算法显然不一致么,
The list is based on six components:
graduation rate (25 percent),
college acceptance rate (25 percent),
AP/IB/AICE tests taken per student (25 percent), average SAT/ACT scores (10
percent), average AP/IB/AICE scores (10 percent), and percent of students
enrolled in at least one AP/IB/AICE course (5 percent). |
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B*****s
发帖数: 3463 | 30 都每看开头么? 这个算法跟老中的算法显然不一致么,
The list is based on six components:
graduation rate (25 percent),
college acceptance rate (25 percent),
AP/IB/AICE tests taken per student (25 percent), average SAT/ACT scores (10
percent), average AP/IB/AICE scores (10 percent), and percent of students
enrolled in at least one AP/IB/AICE course (5 percent). |
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m******f
发帖数: 270 | 31 America's Best High Schools
by Lauren Streib May 6, 2013 5:00 AM EDT
This year our ranking highlights the best 2,000 public high schools in the
nation—those that have proven to be the most effective in turning out
college-ready grads. The list is based on six components: graduation rate (
25 percent), college acceptance rate (25 percent), AP/IB/AICE tests taken
per student (25 percent), average SAT/ACT scores (10 percent), average AP/IB
/AICE scores (10 percent), and percent of students enrolled... 阅读全帖 |
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m******f
发帖数: 270 | 32 America's Best High Schools
by Lauren Streib May 6, 2013 5:00 AM EDT
This year our ranking highlights the best 2,000 public high schools in the
nation—those that have proven to be the most effective in turning out
college-ready grads. The list is based on six components: graduation rate (
25 percent), college acceptance rate (25 percent), AP/IB/AICE tests taken
per student (25 percent), average SAT/ACT scores (10 percent), average AP/IB
/AICE scores (10 percent), and percent of students enrolled... 阅读全帖 |
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d*****0
发帖数: 68029 | 33 意大利球员工会（AIC）今天宣布将在9月25日和26日进行罢赛，以抗议意甲联盟对球员
合同制度的改变。
今天AC米兰球员马西莫-奥多在米兰城代表AIC（意大利球员工会）宣读了一份由意甲所
有球队队长和工会代表签署的协议。
奥多说：“AIC同所有意甲球队一起做出以下决定：意甲球队将在9月25日和26日举行的
意甲第五轮比赛中进行罢赛，以此来反对新合同制度的推行。无论意甲联盟做出什么改
变，这次罢赛肯定都会进行。而如果无法达成协议的话，罢赛还会继续下去。”
当谈到这次罢赛的原因之时，奥多解释道：“球员们被当成是物品而不当人看。我们是
为了人权而战。”
出席这次发布会的除了奥多之外，还包括AC米兰的加图索、西多夫，国际米兰的萨内蒂
以及多名意甲巨星球员。
球员们这次罢工主要由于在6月30号的一份集体条约到期之后，意甲联盟并没有做出任
何续约的表示。失去了这一集体条约的保护之后，当球员合同只剩一年之时，俱乐部一
旦认定他们没有留队的必要性而将他们推向转会市场之后，球员将没有任何话语权而只
能收拾行囊选择离队。这对于一些老将来说是很不公平的。
如果真如奥多所言意甲球队在第五轮进行罢赛的话，那么刚 |
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d*****3
发帖数: 353 | 34 据说90年代grunge热潮中的四大乐队是nirvana, alice in chains, soundgarden,
pearl jam. 其中我最爱alice in chains， 一个原因是他们有点偏金属， 另一个就是
主唱Layne staley的声音。AIC的创作灵魂是吉他手J.Cantrell,而Layne的声音往往让
歌曲变得更加悲伤和绝望。
他们最有名的专辑是unplugged -我最爱的不插电之一。 鼎盛期的录音室专辑是dirt和
jar of files.
1996年， AIC因为drugs解散， 2002年Layne Staley去世，几年前他们的前bass手Mike
Inez也去世了。 现在的AIC换了个黑人主唱， 2009年发行了张销量很好的新专辑，我
还是想去看看他们的live的， 虽然Layne Staley无法超越。 |
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z****u
发帖数: 3461 | 35 http://acg.178.com/201207/136580545834.html
今年4月宣布OVA动画化、的AIC×G-Mode的原创企画「片翼之KHRONOS GEAR」（又译
：片翼的克罗诺斯武装），目前释出了首段OVA动画预告PV，动画预计于今年夏季发售
。同时，漫画已于7月开始连载，游戏则正在制作中。
漫画7月开始连载
本作主要制作阵容与动画「战争程序员白濑BPS」一致，导演由曾执导OVA「天地无
用！魉皇鬼」的林宏树担纲，而动画人设则由活跃于电玩界的自由动画及人物造型设计
师牧野龙一担当，脚本则是由J/R樱岛液负责。动画制作交给了日本著名的动画制作公
司Anime国际公司（简称AIC）。OVA「片翼之KHRONOS GEAR」的世界观设定在近未来，
为了守护太阳系，来自世界各国的英雄的后裔们穿上特殊装备「Chronos Gear」，并与
外星侵略者展开战斗。
声音阵容方面本作也堪称华丽，在「图书馆战争」中为大家熟知的前野智昭将为主
角宫本武藏的孙子配音！其他还有田村由佳莉、悠木碧、矢作纱友里、根谷美智子等。
OVA「片翼之KHRONOS GEAR」PV
【STAFF】... 阅读全帖 |
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v*******e
发帖数: 11604 | 36 程序员搞起统计来了。。。你问的都是统计问题，不是R的问题。
1）glm 它就是个迭代的算某一类特定model参数的程序/方法，当然要算到收敛为止。
没听说glm里面还有forward/backward/stepwise这类的东西。
2）AIC，BIC这类东西是用来选model的，不是用来算model参数的。model里面要包含哪
些变量，不包含哪些变量（比如没有多少影响的变量就别包含在内了），这是AIC，BIC
之类东西的用处。如果你用它来决定你的general linear model里面需要包含哪些变量
，当然要和glm（）交替运用。你先选一些变量做成model，然后用glm（）算出这个
model的参数和likelihood，再增/减变量，再用glm()算出参数和likelihood，然后你
就能用AIC决定要不要把这增/减的变量包含在内。
3）wikipedia有简短介绍。
stepwise |
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m******r
发帖数: 1033 | 37 是这篇文章吗 ？ http://www.utstat.toronto.edu/~brunner/oldclass/appliedf11/handouts/2101f11StepwiseLogisticR.pdf
它的输出是如下：
> # Here was the chosen model from earlier
> redmod1 = glm(low ~ lwt+racefac+smoke+ptl+ht,family=binomial)
>
> backwards = step(fullmod) # Backwards selection is the default
Start: AIC= 221.28
low ~ age + lwt + racefac + smoke + ptl + ht + ui + ftv
Df Deviance AIC
- ftv 1 201.43 219.43
- age 1 201.93 219.93
201.28 221.28
- ptl 1 203.83 221.83
- ui 1 204.03 222.03
- racefac 2 ... 阅读全帖 |
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l*********d
发帖数: 254 | 38 来自主题: Statistics版 - R 再请教 I tried this:
> getAnywhere(AIC)
A single object matching ‘AIC’ was found
It was found in the following places
package:stats
namespace:stats
with value
function (object, ..., k = 2)
UseMethod("AIC")
Now do you think I should download the package "stats"? I still can not get
it. Could you let me know more? Thanks! |
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f*****d
发帖数: 2726 | 39 数据用ADF测试有 unit root，first differencing以后就没有unit root了。但是用原来的数据AR模型，出来的AIC 大概 -172。用first differencing以后的数据，ARIMA 试了几个模型，出来的AIC 都只有 -168 左右。还有，first differencing 以后，预测值的standard error比原始数据出来的还要大。
我对time series 不是很熟悉，我就是想确定一下，这种情况下，还是应该用first differencing以后的模型，是吧？就是说，取消 unit root 比 AIC 或者 standard error 更重要，是吗？非常感谢！ |
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l****z
发帖数: 29846 | 40 Angela Gonzales
Property and casualty insurers in Arizona showed a decrease in written
premiums for the fifth year in a row to $7.3 billion in 2011, according to
the latest economic impact study by the Arizona Insurance Council.
The property and casualty insurance industry — which covers commercial,
home and auto risks — has more than 27,000 insurance professionals in
Arizona representing more than 960 companies with $1.3 trillion in assets.
The AIC reported a slight decrease in losses of $5.6 b... 阅读全帖 |
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l****z
发帖数: 29846 | 41 【 以下文字转载自 USANews 讨论区 】
发信人: lczlcz (lcz), 信区: USANews
标 题: Arizona insurance premiums on the decline
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Apr 1 12:54:52 2013, 美东)
Angela Gonzales
Property and casualty insurers in Arizona showed a decrease in written
premiums for the fifth year in a row to $7.3 billion in 2011, according to
the latest economic impact study by the Arizona Insurance Council.
The property and casualty insurance industry — which covers commercial,
home and auto risks — has more than 27,000 insuran... 阅读全帖 |
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j*********o
发帖数: 336 | 42 Agencies have to be approved by NACES - National Association of Credential
Evaluation Services http://www.naces.org/)or AICE - Association of International Credentials Evaluator http://www.aice-eval.org/
You can go to their sites and choose one. Don't forget to call them ask the
prices first. It could be very different. |
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a***a
发帖数: 8941 | 43 好些年前看 @飞猪 玩tikka，知道这枪很准。
然后是 @txcowboy 买了一把243口径的tikka T3 lite，也是很准。接着我也跟风赶
deal买了一把 300wm口径的tikka，此后一直就是我用得最多的猎枪，我绝大部分猎物
都是用tikka拿下的，对tikka很有感情。
以前玩tikka的时候，tikka还有些小众，什么配件都找不到，偏偏tikka有个缺点就是
塑料件多。如果把这些塑料件换掉，tikka立马高大上。但是以前tikka几乎没有after
market的配件。所以我也死了这条心，准备以后还是搞个雷鸣顿700玩玩。
一晃多年过去，我现在开始物色一把308口径的轻型狙击步枪，20寸枪管就行，空重在9
磅以下，靶猎兼用。有好几个候选。
首先很看好FN的TSR，温切斯特70的枪机，三位保险，CRF，全长抽壳钩，固定抛壳挺，
枪栓和枪栓柄一体，recoil lug和receiver一体，结实可靠，rifleman's rifle，一直
是我的梦想。但是这枪现在到处不见踪影。另外有个缺点是重量偏重，几乎是我能接受
的上限，但是如果把hogue的枪托换成更好的枪托比如... 阅读全帖 |
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x******i
发帖数: 14369 | 44 偶虽然比较偏爱涅磐，但是AIC也不错。
不过偶觉得同样是GRUNGE，NIRVANA的颓废中很带有力量，AIC的就有点迷幻分散，反正
就是这个感觉。
另外不插电，涅磐的更好些。
Mike |
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z****u
发帖数: 3461 | 45 猛击链接看图
http://www.dm123.cn/new/dmzx/2012-02-25/38145.html
[作者:＿风戏√＂ 来自:动漫FANS新闻组 2012-02-25 23:32:01] 人气：1085
「公立海老栖川高校天闷部」是由SCA-自所著(脚本)、狗神煌负责作画的漫画作品
，08年开始在「月刊Comp-Ace」上连载，去年12月我们也获知了本作动画化企划进行中
的好消息。剧情方面，男主角野矢一树是转入公立海老栖川高校的新生，对天文感兴趣
的他本想申请加入天文部，但却错入了部室，成为了原本仅由女生组成的天闷部的一员
。关于天闷部，部员需要有惊人的妄想力。在这里，一树遇到了个性鲜明的女生部员们
，就这样轻松搞笑的校园生活拉开帷幕……值得一提的是，这部作品的主要角色名与日
本科学哲学分析哲学的关系着有关。今次，本作动画版的主制作班底公布，并且六位主
要角色的设定画也先行披露了，不过此次公布的设定图的上色方面为暂定，所以不排除
今后正式出炉时有变更的可能性。
这次动画版的监督一职交由冈本英树担当，他曾执导过「D.C.II」、「D.C.II S... 阅读全帖 |
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z****u
发帖数: 3461 | 46 「AURA～魔龙院光牙最后的战斗～」剧场动画化确定，主制作班底发表，2013年上映!
http://www.dm123.cn/new/dmzx/2012-07-01/40595.html
「AURA～魔龙院光牙最后的战斗～」是由知名的小说家兼游戏剧本作家的田中罗密
欧所著，并且由mebae负责绘制插图的轻小说作品。其漫画版由星野幸一郎作画，并在
「周刊少年SundayS」(周刊少年Sunday超)今年4月号上开始连载。故事主要讲述了上高
中一年级的中二病男主佐藤一郎，在某日的夜晚潜入学校去取忘拿的东西时，邂逅了身
穿蓝色披风、手持金属杖的美少女佐藤良子，至此一郎平稳的学生生活渐渐离他远去。
早前曾宣布了本作剧场动画化的消息，后来经GAGAGA文库的编辑部网站告知为误报，这
也让原本十分期盼剧场版到来的人来说感到大失所望。而在前阵子，一个「PROJECT
ROMEO」的倒计时网站开启，不少人猜测既然是与田中罗密欧有关的企划，那么有可能
是正式发表「AURA～魔龙院光牙最后的战斗～」剧场动画化的情报。到了今日，官网的
神秘面纱终于被揭开，除了7月新番「人类衰退之后」，本作也正式确定剧... 阅读全帖 |
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z****u
发帖数: 3461 | 47 http://www.dm123.cn/new/xf/2012-08-28/41735.html
「琴浦小姐」是由えのきづ(ENOKIDS)创作的漫画作品，曾荣获了手机漫画网站「
Manga★Get」主办的「Manga Of The Year 2009」的最优秀奖，单行本至今已发行了3
卷。本作主要讲述了主人公——转校生琴浦春香乍一看是普通的女子高中生，实际上是
拥有阅读人心的能力的人。正是因为这样，她与周围的一切都疏远了。不过这样的她在
邂逅了本作的另一位主人公真锅义久后，渐渐被其所吸引。就这样这部学园幻想爱情喜
剧正式拉开帷幕。今日，本作TV动画化的好消息发表，并且主要制作班底也一起公开!
本作的监督是由执导了「南家三姐妹」第一季、「超元气三姐妹」系列、「摇曳百
合」系列等作的太田雅彦担当，负责脚本的是与监督太田雅彦有过多次合作的青岛崇，
总作画监督兼角色设计的大隈孝晴曾与前两位一同打造了「超元气三姐妹」系列，「摇
曳百合」系列副监督一职也是由其担任。本作TV动画将交由曾推出了「放浪男孩」，以
及制作了正于NICONICO生放送(NICONICO直播)上先行发送中的「公... 阅读全帖 |
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s*****n
发帖数: 2174 | 49 我不觉得有什么放之四海皆准的程序可以使你降低prediction error.
你唯一能做的, 就是尝试不同的variable selection, 尝试不同的transforation.
如果你的reponse是近似normal的, 尽量把你所有的predictor都往normal上面
transform. 如果response非常skew, 你首先要把response变得近似normal了, 至少也
要比较symmetric了.
还有一点就是, 我不知道你是如何选model和评价prediction的. 如果你没有用cross-
validation的话, 最好用这个标准. 或者是用AIC做标准也一样, 理论上, AIC 是试图
minimize prediction error 的. 仅仅看 R^2 这些来试图找到predictive model 肯定
是不行的. |
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l*********d
发帖数: 254 | 50 Really thank you!
The help says:
The criterion used is
AIC = - 2*log L + k * edf,
where L is the likelihood and edf the equivalent degrees of freedom (i.e.,
the number of free parameters for usual parametric models) of fit.
For linear models with unknown scale (i.e., for lm and aov), -2log L is
computed from the deviance and uses a different additive constant to logLik
and hence AIC. If RSS denotes the (weighted) residual sum of squares then
extractAIC uses for - 2log L the formulae RSS/s - n (c |
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