• 제목/요약/키워드: Information Criterion

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모형 선택에서의 수정된 AIC 사용에 대하여 (Using the corrected Akaike's information criterion for model selection)

  • 송은정;원성호;이우주
    • 응용통계연구
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    • 제30권1호
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    • pp.119-133
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    • 2017
  • 이미 corrected Akaike's information criterion(AICc)가 AIC에 비해 우수한 이론적 성질을 가진 것으로 알려져 있으나, 현재 실제 자료분석에서 최적의 예측 모형을 선택하기 위해 가장 널리 사용되는 정보기준은 여전히 Akaike's information criterion(AIC)이다. 이것은 AICc를 사용함으로써 실제 우리가 어떠한 종류의 이점을 얻을 수 있는가에 대해 논의하고 있는 연구가 부족해서이다. 우리는 이 논문에서 수치 연구를 통해 AIC와 AICc의 성능을 비교하고 AICc 의 사용이 가져오는 장점에 대해 확인을 할 것이다. 또한, 포아송 또는 이항 분포 자료 분석에서 과대산포(overdispersion) 현상이 나타난 경우 사용하는 quasi Akaike's information criterion(QAIC)와 corrected quasi Akaike's information criterion(QAICc) 성능에 대해서도 시뮬레이션을 통해 비교해보고자 한다.

Testing for A Change Point by Model Selection Tools in Linear Regression Models

  • Yoon, Yong-Hwa;Kim, Jong-Tae;Cho, Kil-Ho;Shin, Kyung-A
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제7권3호
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    • pp.655-665
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    • 2000
  • Several information criterions, Schwarz information criterion (SIC), Akaike information criterion (AIC), and the modified Akaike information criterion ($AIC_c$), are proposed to locate a change point in the multiple linear regression model. These methods are applied to a stock Exchange data set and compared to the results.

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On Information Criteria in Linear Regression Model

  • Park, Man-Sik
    • 응용통계연구
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    • 제22권1호
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    • pp.197-204
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    • 2009
  • In the model selection problem, the main objective is to choose the true model from a manageable set of candidate models. An information criterion gauges the validity of a statistical model and judges the balance between goodness-of-fit and parsimony; "how well observed values ran approximate to the true values" and "how much information can be explained by the lower dimensional model" In this study, we introduce some information criteria modified from the Akaike Information Criterion (AIC) and the Bayesian Information Criterion(BIC). The information criteria considered in this study are compared via simulation studies and real application.

Bayesian Hypothesis Testing for the Ratio of Exponential Means

  • Kang, Sang-Gil;Kim, Dal-Ho;Lee, Woo-Dong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제17권4호
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    • pp.1387-1395
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    • 2006
  • This paper considers testing for the ratio of two exponential means. We propose a solution based on a Bayesian decision rule to this problem in which no subjective input is considered. The criterion for testing is the Bayesian reference criterion (Bernardo, 1999). We derive the Bayesian reference criterion for testing the ratio of two exponential means. Simulation study and a real data example are provided.

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Probability Estimation of Snow Damage on Sugi (Cryptomeria japonica) Forest Stands by Logistic Regression Model in Toyama Prefecture, Japan

  • Kamo, Ken-Ichi;Yanagihara, Hirokazu;Kato, Akio;Yoshimoto, Atsushi
    • Journal of Forest and Environmental Science
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    • 제24권3호
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    • pp.137-142
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    • 2008
  • In this paper, we apply a logistic regression model to the data of snow damage on sugi (Cryptomeria japonica) occurred in Toyama prefecture (in Japan) in 2004 for estimating the risk probability. In order to specify the factors effecting snow damage, we apply a model selection procedure determining optimal subset of explanatory variables. In this process we consider the following 3 information criteria, 1) Akaike's information criterion, 2) Baysian information criterion, 3) Bias-corrected Akaike's information criterion. For the selected variables, we give a proper interpretation from the viewpoint of natural disaster.

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영확률에 기반한 적응 이퀄라이져의 최적조건 (Optimum Conditions of Adaptive Equalizers Based on Zero-Error Probability)

  • 김남용;이규영
    • 한국통신학회논문지
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    • 제40권10호
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    • pp.1865-1870
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    • 2015
  • 신호처리에서 영확률을 성능기준으로 하는 적응 알고리듬들은 충격성 잡음 환경에서 우수한 성능과 안정된 수렴을 보인다. 이 논문에서는 MSE 성능기준과 비교분석을 통해 영확률 성능기준이 MSE와 동일한 최적해를 가진다는 것을 증명한다. 또한 이 연구를 통해, 영확률 기반 알고리듬의 크기 조정된 입력이 충격성 잡음으로부터 최적해가 방해 받지 않도록 유지해주는 역할을 하고 있음을 보인다.

Modified information criterion for testing changes in generalized lambda distribution model based on confidence distribution

  • Ratnasingam, Suthakaran;Buzaianu, Elena;Ning, Wei
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제29권3호
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    • pp.301-317
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    • 2022
  • In this paper, we propose a change point detection procedure based on the modified information criterion in a generalized lambda distribution (GLD) model. Simulations are conducted to obtain empirical critical values of the proposed test statistic. We have also conducted simulations to evaluate the performance of the proposed methods comparing to the log-likelihood method in terms of power, coverage probability, and confidence sets. Our results indicate that, under various conditions, the proposed method modified information criterion (MIC) approach shows good finite sample properties. Furthermore, we propose a new goodness-of-fit testing procedure based on the energy distance to evaluate the asymptotic null distribution of our test statistic. Two real data applications are provided to illustrate the use of the proposed method.

약한 다진 신호에 알맞은 결정 기준: 1부. 결정 기준과 결정 영역 (Decision Criterion for Weak M-ary Signals: Part 1. The Criterion and Decison Regions)

  • 박소령;구진규;오정호;권형문;송익호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제30권9A호
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    • pp.705-713
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    • 2005
  • 이 논문에서는 약한 다진 신호에 알맞은 검파기준을 제안한다. 제안한 검파기준은 신호 세기가 0에 가까울 때 잘못 확률을 가장 작게 한다. 먼저, 1부에서는 새로운 검파기준을 제안하여 자세히 살펴보고, 제안한 검파기준이 지니고 있는 몇 가지 흥미로운 성질을 밝히며, 결정 영역의 보기를 다룬다. 2부에서는 제안한 검파기준을 바탕으로 간섭이 충격성일 때 초광대역 다중접속 시스템에 알맞은 검파 기법을 샅펴본다.

낮은 신호 대 잡음비 특성을 지닌 탄성파 신호에 적합한 P파 도달시간 결정 알고리즘 연구 (A Study on the P Wave Arrival Time Determination Algorithm of Acoustic Emission (AE) Suitable for P Waves with Low Signal-to-Noise Ratios)

  • 이경수;김진섭;이창수;윤찬훈;최종원
    • 터널과지하공간
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    • 제21권5호
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    • pp.349-358
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    • 2011
  • 본 연구에서는 방사성폐기물처분장에서 발생하는 탄성파와 같이 낮은 신호 대 잡음비로 인하여 P파의 식별이 어려운 신호에 적합한 P파 도달시간 결정 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 사용된 알고리즘은 임계 전압법, Akaike Information Criterion(AIC), Two step AIC, Hinkley criterion이며 샤프심 압절법에 의하여 생성된 탄성파 신호에 white noise를 적용하여 신호 대 잡음비를 낮추었다. 실험결과 임계전압, AIC, Hinkley criterion 알고리즘의 경우 배경잡음 수준이 증가함에 따라 P파 도달시간의 정확성은 감소하였으나 Two step AIC 알고리즘의 경우 1차적으로 결정된 P파의 도달시간 주변의 신호를 중심으로 특성함수와 AIC 알고리즘을 반복적으로 적용함에 따라 배경잡음 수준에 관계없이 정확한 결과를 나타냈다.