Как вы вычисляете BI C в R с данными больших размеров

Question

У меня большой набор данных с 200 параметрами и 50 наблюдениями. Я пытаюсь вычислить BI C в R. Я знаю, что BIC = log (n) * df-2 * log (L), где L - вероятность. Мне просто интересно, как вычислить L. Я считаю, что мне нужно вычислить MSE, но я не уверен, как это сделать.

Answer 1

Может быть, это еще один вопрос с перекрестной проверкой?

Чтобы вычислить BI C, вам сначала понадобится модель. Существуют разные способы оценки моделей, но два наиболее распространенных в статистике часто встречающихся - это обычные наименьшие квадраты (OLS) и оценка максимального правдоподобия (MLE). Суть MLE заключается в том, что вы находите уклоны для параметров в вашей модели, выбирая значения уклонов, которые максимизируют вероятность модели с учетом данных (см. Следующее видео: https://www.youtube.com/watch?v=XepXtl9YKwc).

Чтобы получить BI C после установки модели MLE, вы можете использовать вероятность, полученную после установки модели MLE. Затем вы можете использовать его для сравнения двух разных моделей с разным количеством параметров. Вот для чего BI C.

Если вы подгоните модель в R с помощью MLE, вы сможете получить ее вероятность из сводки модели. Вы, вероятно, не захотите написать программу для вычисления вероятности вручную, я думаю, вам может понадобиться довольно сложный математический фон, чтобы сделать это (по крайней мере, для более сложных моделей).