<P>이곳에서는 많은 분들이 실명을 사용하시길래 저도 넥네임을 실명으로 수정했습니다. </P>
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<P>GLS회귀분석 할 때, AIC통계량이 작은값을 채택하는 것으로 알고 있습니다.</P>
<P>OLS, GLS-구형모델, GLS-지수모델, GLS-가우스모델에 대해 AIC통계량을 살펴보면,</P>
<P>AIC통계량이 낮은 방법을 채택해야하는데,</P>
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<P>넷 중 AIC통계량이 가장 높은 방법이 RMSE값이 가장 낮게 나와 고민입니다.</P>
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<P>AIC통계량이 모형의 설명능력과 절약성을 함께 고려하기 때문에 전체 에러값이 작은 모형과는</P>
<P>조금 다르게 해석되어야 하는지 답변 부탁드리겠습니다. </P>
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첫댓글 RMSE는 아마 모형이 클수록 작게나올겁니다. AIC가 가장 높은게 RMSE가 가장 낮은건 전혀 이상하지않습니다. AIC는 모형이 증가하면 penalty를 줘서 의미없는 모형증가를 막아주므로 모형이 쓸데없이 커지면 커지거든요. 모형선택은 AIC로 해야합니다. RMSE는 너무 크지않은지만 봐야합니다.
문헌에서 확인이 어렵던 부분을 명확하게 짚어주셔서 감사합니다. 모형이 증가한다는 말은 n값(자료갯수)이 크다는 말인가요?
아니요. 모형의 증가는 추정해야할 parameter 수가 증가를 의미합니다.