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<p><br></p><p>R에서 AIC,BIC 값과 <span style="font-family: 굴림, gulim, tahoma, sans-serif;">R^2, adjusted R^2</span>을 구할려고 합니다 </p><p><br></p><p>qty <- scan("D:/eclipse_jee_kepler_R_project_32/time.txt")</p><p>데이터 약 60개</p><p>qty.ts <- ts(qty,start=c(2008, 1), frequency=12)</p><p> Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec</p><p>2008 49 23 51 60 54 44 38 35 22 21 34 61</p><p>2009 0 21 24 17 23 25 41 65 67 47 65 54</p><p>2010 47 56 93 50 2 98 131 147 81 129 79 23</p><p>2011 6 5 8 19 393 90 91 140 83 69 84 74</p><p>2012 87 99 76 62 124 81 11 35 122 61 81 39</p><p><br></p><p>과거에 자료를 검색해보다 가 발견해서 첨부해서 올립니다 (__ </p><p><br></p><p><br></p><div><span style="color: rgb(255, 0, 0); text-decoration: underline;">과거에 올리신 자료를 보면 이렇게 되어 있습니다 </span></div><p style="font-family: 굴림, gulim, tahoma, sans-serif;"><span style="color: rgb(255, 0, 0); text-decoration: underline;">2. 음... ols는 모든 데이터가 독립이고 분산이 같은 sigma^2이다인데, gls는 독립이라는 가정과 분산이 같다는 가정을 어느정도 완화한건데 저런식으로 돌리면 lm()으로 돌리는것과 동일한 결과가 나옵니다.</span></p><p style="font-family: 굴림, gulim, tahoma, sans-serif;"><span style="color: rgb(255, 0, 0); text-decoration: underline;">ols는 R^2, adjusted R^2로 설명력을 보는데, gls는 log-likelihood, AIC, BIC등으로 봅니다.</span></p><p style="font-family: 굴림, gulim, tahoma, sans-serif;"><span style="color: rgb(255, 0, 0); text-decoration: underline;">log-likelihood도 R^2와 마찬가지로 설명변수의 수가 증가하면 무조건 증가하여, adjusted R^2와 비슷하게 변수의 수를 penalty를 준게 AIC, BIC입니다.</span></p>
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카페 게시글
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AIC, BIC or SBC(Schwarz's Bayesian Information Criterion) 관하여 질문입니다
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첫댓글 어떻게 구해할지 ㅡㅡ 모르겠습니다 ㅜㅜ
시계열인가보네요. 저는 불행히도 시계열은 모릅니다. 적절한 모형에 fit하면 aic등을 구해줄텐데요...
ㅡㅡ 아 그런가요 전에 쓴 방식으로는 구하기가 어려운가봐요
어떤 모형에 적합시킬 건지 먼저 정해야 하는 거 아닌가요? R에서 ARMA 모형 적합하는 걸 쓰면 aic, bic값 나오지 않나요? 어차피 maximum likelihood 쓰는 경우에는 거의 다 aic, bic를 구할 수 있을텐데요.
메일로 내용을 좀 보내드리겠습니다 눈으로 보여지는 Bic를 구할수 있는데 ㅡㅡ 그게 잘 안됩니다
실례를 무릅쓰고 메일 보냅니다 ㅜㅜ 4가지 질문중 아시는 거라도 ㅜㅜ