11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图AIC(赤池信息准则)和BIC(贝叶斯信息准则)残差分析:检查残差的白噪声性质2.移动平均(MA)模型移动平均(MA)模型假设时间序列的当前值可以表示为当前和过去的白噪声误差项的线性组合。数学表示MA(q)模型可以表示为:其中,是t时刻的观测值,是期望值,是移动平均系数,...

下半年十年期国债走势的分析 ——基于VAR模型的分析

综合AIC、BIC、FPE、HQIC等指标判断,模型的最优滞后阶数为3阶,故选择VAR(3)模型对样本训练集进行分析。图表21:模型滞后阶数选择数据来源:模型计算、恒泰证券研究所1.2、VAR(3)模型概览基于训练集数据,我们拟合模型参数如图表5所示。从回归系数来看,长期利率与最近一期经济成长、发展质量正相关;与价格水平、资金...

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

与AIC类似,BIC平衡了模型拟合和复杂性,但对具有更多参数的模型施加了更大的惩罚,因为p乘以log(n)而不是2。在Scikit-Learn中,可以使用gmm类的aic()和bic()方法来计算这些度量。例如上面的GMM聚类的AIC和BIC值为:print(f'AIC={gmm.aic(X):.3f}')print(f'BIC={gmm.bic(X):.3f}')#AIC=...

《经济管理学刊》| 2024年第3卷第2期目录、摘要

原模型、AIC模型和BIC模型外样本检验的AUC值均超过了92%,展现了出色的识别精度。此外,为衡量该模型在真实场景下的性能,将负例通过Bootstrap方法扩大,同时保持正例不变,发现在23.1%的覆盖率下,模型可实现90%的正例捕获率,进一步证明了其在实际应用中的有效性和可靠性。关键词:汽车行业;电话销售;语音分析;逻辑回...

磨玻璃型肺腺癌AI研究成果发表,推想持续引领肺癌诊疗智能化落地

在三个模型中,校准曲线在训练集和验证集中IAC的预测概率和实际观察概率之间表现出良好的一致性。尽管临床模型在训练集和验证集中表现出更好的AIC和BIC值,但从AUC值的比较来看,直方图模型(AUC=0.892)与临床特征模型(AUC=0.852)和融合模型(AUC=0.886)相比具有更好的判别能力。

临床预测模型 3 部曲,一看就会,一做就对!

也就是说通过刻画犯罪分子画像,预测未来犯罪可能性,主要看AIC/BIC(www.e993.com)2024年11月23日。说了这么多,预测模型到底如何构建,尤其新手更是不知道如何下手吧,松哥已经总结好啦预测模型构建思路+写作思路先说预测模型构建思路:再说预测模型写作思路:-新课来啦-有人说,哇思路总结太有用了,解决了陈年难题。

iMeta | 高被引分子系统发育树分析教程PhyloSuite

操作与5.4.1-5.4.4中相同,但在“Modelfor”组合框中选择“MrBayes”。基于三个标准(AIC、BIC和AICc)的最优进化模型可以在“*mrbayes.iqtree”文件中找到。5.5.使用IQ-TREE进行最大似然树重建图S5.使用IQ-TREE进行最大似然树重建5.5.1.右键单击“ModelFinder”的结果文件夹,然后选择“ImporttoIQ-...

哪些因素决定了指数基金规模?

常用的评价指标有两个,分别为AIC和BIC,它们的定义如下:AIC=nln(RSS)+2kBIC=nln(RSS)+ln??(n)k其中RSS为拟合的残差平方和,k为模型中的因子数量,n为样本量。两个指标的取值越小,代表模型越好。可以看到,对于同一个模型,当样本量n足够大的时候,BIC的取值会比AIC的取值大,而且一般来说用BIC作为评价指标...

临床预测模型专题教程:利用临床数据发表高质量论文

2、全程实战数据现场演示特征筛选、变量选择中三大法宝(逐步法、最优子集、Lasso);模型评价中的三大法宝(AIC\BIC\Adjr2)。3、发放STATA和R软件全套代码(形成2张Table,5张Figure),学员无需编程基础,对号入座,极大降低统计软件的学习成本。二、反复练习掌握Liner\Logistic\Cox回归构建预测模型的策略...

计算扎根:定量研究的理论生产方法

从统计学的角度看,有向前选择、向后选择、逐步回归等方法为模型挑选出最合适的变量,而后还出现了基于特征降维的偏最小平方、基于信息准则的AIC和BIC标准比较方法,基于正则化的岭回归、套索回归方法等。尽管这些方法或多或少遭受过批判,被指出变量筛选标准不科学、相关关系不等同于因果等问题(Rubin,1974),但不得不...