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最优模型选择的准则：AIC、BIC准则

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最优模型选择的准则：AIC、BIC准则 1. AIC准则 2....AIC准则 AIC准则是由日本统计学家Akaike与1973年提出的，全称是最小化信息量准则（Akaike Information Criterion）。...它是拟合精度和参数个数的加权函数： AIC=2（模型参数的个数）-2ln（模型的极大似然函数） 2. BIC准则 AIC为模型选择提供了有效的规则，但也有不足之处。...当样本容量很大时，在AIC准则中拟合误差提供的信息就要受到样本容量的放大，而参数个数的惩罚因子却和样本容量没关系（一直是2），因此当样本容量很大时，使用AIC准则选择的模型不收敛与真实模型，它通常比真实模型所含的未知参数个数要多...SBC的定义为： BIC = ln(n)(模型中参数的个数) - 2ln(模型的极大似然函数值) 小结 在进行ARMA参数的选择是，AIC准则和BIC准则的提出可以有效弥补根据自相关图和偏自相关图定阶的主观性

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模型中AIC和BIC以及loglikelihood的关系

AIC的解释 赤池信息准则（Akaike Information Criterion，AIC） AIC是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，由日本统计学家赤池弘次在1974年提出，它建立在熵的概念上，提供了权衡估计模型复杂度和拟合数据优良性的标准...通常情况下，AIC计算公式为： k是模型参数个数， L是似然函数 从一组可供选择的模型中选择最佳模型时，通常选择AIC最小的模型。...目标是选取AIC最小的模型，AIC不仅要提高模型拟合度（极大似然），而且引入了惩罚项，使模型参数尽可能少，有助于降低过拟合的可能性。 2....训练模型时，增加参数数量，也就是增加模型复杂度，会增大似然函数，但是也会导致过拟合现象，针对该问题，AIC和BIC均引入了与模型参数个数相关的惩罚项，BIC的惩罚项比AIC的大，考虑了样本数量，样本数量过多时...当然，这是单纯的比较似然函数，没有考虑参数的影响。 可以看到，模型2优于模型1. m1$loglik m2$loglik 「AIC比较」这里，AIC值越小，说明模型拟合越好。

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    matlab空间计量模型AIC和SC,空间计量模型

    这个表的结论是所有的spatial lag都不显著，不要用spatial model，一般的OLS就行 这一列(MI/DF这列)读下来就是Moran’s I 的均值之类的东西(MI)等于-0.17，下面是各个...你可以验证一下是不是自由度1的卡方分部大于0.238的概率是0.62563(P<0.01，在99％下显著；P<0.05，在95％下显著) 为确定是使用空间滞后模型SLM还是空间误差模型SEM，需要进行模型的选择...先采用最小二乘法(OLS)对模型进行估计，然后比较拉格朗日乘数LM的显著性。...如果LM-lag统计上的显著性高于LM-error，同时，Robust LM-lag显著性高于Robust LM-error，则使用空间滞后模型SLM。...反之，LM-lag统计上的显著性低于LM-error，同时，Robust LM-lag显著性低于Robust LM-error，则使用空间误差模型SEM。

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    matlab中直方图的定义_matlab绘制直方图

    说明:对于格式(1) ,显示图像I 的直方图,n 为灰度级 数目,灰度图像的缺省值为256 ,黑白图像缺省值为2 ;对于 格式(2) ,J 返回调色板为map 的图像I 的直方图;对格式(3) ,返回图像...I 的每个灰度上的像素点数目;格式(4) 对图 像I 均衡化处理,n 表示灰度级数目,缺省值为64 ;格式(5) 对调色板为map 的灰度图像均衡化处理,返回有n 级灰度 的图像;格式(6) 对图像I...( I ,256) ; %显示原始图像直方图, 灰度级为256 tit le(′原始图像直方图′) ; %直方图均衡化处理 J = histeq( I ,32) ; %均衡化处理为灰度级为32 的直方图...tit le(′规定化后图像′) ; figure , imhist ( L) ; tit le(′规定化后图像直方图′) ; 程序实现的图像如图1～7 所示,其中图1 和图2 为原 始图像及其直方图,...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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    图像的灰度直方图、直方图均衡化、直方图规定化（匹配）

    本文主要介绍了灰度直方图相关的处理，包括以下几个方面的内容： 利用OpenCV计算图像的灰度直方图，并绘制直方图曲线 直方图均衡化的原理及实现 直方图规定化（匹配）的原理及实现 图像的灰度直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成...OpenCV灰度直方图的计算 直方图的计算是很简单的，无非是遍历图像的像素，统计每个灰度级的个数。...要和输入图像具有相同的大小，在进行直方图计算的时候，只会统计该掩码不为0的对应像素 hist，输出的直方图 dims，直方图的维度 histSize，直方图每个维度的大小 ranges，直方图每个维度要统计的灰度级的范围...int hpt = static_cast(0.9 * histSize[0]); //每个条目绘制一条垂直线 for (int h = 0; h 直方图规定化，也称为直方图匹配，经过规定化处理将原图像的直方图变换为特定形状的直方图（上面中的示例，就是将图像的直方图变换为另一幅图像的直方图）。

    5.6K10

    R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码

    、同方差性等假设 plot(mod_lmer1) # 绘制模型诊断图 # 第三部分：模型选择 # 使用AIC进行模型选择 AIC(mod_lmer1, mod_lmer2...xyplot(y ~ x | f # 比较固定效应和混合效应的拟合结果 # 可以计算模型的AIC、BIC等指标，或者通过交叉验证来评估模型性能 AIC(m_lm)...最后，我还添加了AIC值的计算，这是一个常见的模型选择指标。通过比较不同模型的AIC值，您可以获得关于哪个模型更适合数据的额外信息。...然而，请注意，AIC只是模型选择的一个方面，还需要考虑其他因素，如模型的假设合理性、解释性等。...每个组在_x _和 _g 的 _每个水平上只有一个观察值 。

    1.5K10

    灰度直方图及直方图均衡化的MATLAB实现

    文章目录 灰度直方图及直方图均衡化 目的 内容 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图均衡化 灰度直方图及直方图均衡化 目的 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图的均衡化...内容 灰度直方图用于显示图像的灰度值分布情况,是数字图像处理中最简单和最实用的工具。...MATLAB中提供了专门绘制直方图的函数 imhist() 。...') % 从得到的直方图可以看出，图像的对比度很低，灰度级集中在70-160 范围内，如果只取 % 这个范围内的灰度，并扩展到[0,255]，则会明显增强图像对比度 J=imadjust(I,[70/255...histeq 函数（自动直方图均衡化） K=histeq(I); figure; imshow(K),title('经直方图均衡化后的图') figure; imhist(K),title('直方图均衡化后的直方图

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    python aic准则_pythonAIC准则下线性回归实现及模型检验案例分析

    ”+”.join(selected+[candidate])) #将自变量名连接起来 aic=smf.ols(formula=formula,data=Train).fit().aic #利用ols训练模型得出...aic值 aic_with_variate.append((aic,candidate)) #将第每一次的aic值放进空列表 aic_with_variate.sort(reverse=True) #降序排序...aic值 best_new_score,best_candidate=aic_with_variate.pop() #最好的aic值等于删除列表的最后一个值，以及最好的自变量等于列表最后一个自变量 if...current_score>best_new_score: #如果目前的aic值大于最好的aic值 variate.remove(best_candidate) #移除加进来的变量名，即第二次循环时，...不考虑此自变量了 selected.append(best_candidate) #将此自变量作为加进模型中的自变量 current_score=best_new_score #最新的分数等于最好的分数

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    用ARIMA模型做需求预测

    5)模型 (skirts_arima <- arima(skirts_ts, order = c(1, 2, 5))) aic = 381.6 AIC是赤池消息准则SC是施瓦茨准则，当两个数值最小时，则是最优滞后分布的长度...我们进行模型选择时，AIC值越小越好。...图中竖线的长度比较相似，都处在稳定范围之内，即估计的模型没产生不符合要求的误差分布。 第二张绘图，显示估计的模型没造成误差之间的任何关系。这是符合数据生成时每个数据都是独立的这个前提的。...2）判断预测误差是否是平均值为零且方差为常数的正态分布 做预测误差的时间曲线图和直方图（具有正态分布曲线） 预测误差的均值是否为0 plot.ts(skirts_forecast$residuals)...modelfit，计算出来的参数是 1，1，1 ，但可能 2，1，1 预测效果更好，那就用后者。 ? 或者用AIC比较俩模型。

    3.1K111

    图像的直方图

    灰度直方图的定义 灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数之间的统计关系，用公式表示为P(k)=\frac{n_k}{n}, \quad k=0,1,......,L-1且\sum_{k=0}^{L-1}P(k)=1式中，k为图像f(m,n)的第k级灰度值；n_k为f(m,n)中灰度值为k的像素个数；n为图像的总像素个数；L为灰度级数。...直方图与图像清晰度的关系 总的来说：直方图反映了图像的清晰程度，当直方图均匀分布时，图像最清晰。...具体说来： 暗图像对应的直方图组成成分集中在灰度值较小（暗）的左边一侧； 亮图像的直方图则倾向于灰度值较大（亮）的右边一侧； 对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部； 对比度高的图像对应的直方图分布范围宽而且分布均匀...直方图均衡化 直方图均衡化就是通过原始图像的灰度非线性变换，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度，使图像达到清晰的效果。

    1K40

    【机器学习笔记之五】用ARIMA模型做需求预测用ARIMA模型做需求预测

    5)模型 (skirts_arima <- arima(skirts_ts, order = c(1, 2, 5))) aic = 381.6 AIC是赤池消息准则SC是施瓦茨准则，当两个数值最小时，则是最优滞后分布的长度...我们进行模型选择时，AIC值越小越好。...图中竖线的长度比较相似，都处在稳定范围之内，即估计的模型没产生不符合要求的误差分布。 第二张绘图，显示估计的模型没造成误差之间的任何关系。这是符合数据生成时每个数据都是独立的这个前提的。...2）判断预测误差是否是平均值为零且方差为常数的正态分布 做预测误差的时间曲线图和直方图（具有正态分布曲线） 预测误差的均值是否为0 plot.ts(skirts_forecast$residuals)...modelfit，计算出来的参数是 1，1，1 ，但可能 2，1，1 预测效果更好，那就用后者。 ? 或者用AIC比较俩模型。

    3.5K50

    数据分析之自动线性建模

    文/黄成甲 模型评价 一般模型建立后，需要从统计学方法论的角度来评价模型建立的效果，如果有多组变量组合就可能建立多组模型，那么久需要得知其中哪些模型效果较好，需要保留，哪些模型效果较差，需要淘汰掉。...在SPSS所有的统计过程中，常见的信息准则有AIC（赤池信息量准则）、BIC（贝叶斯信息量准则）两种，而AICC准则是为了适应小样本数据，在AIC准则准则公式的基础上进行调整修正，适用于任何样本量，AIC...信息准则的数值越小表示模型越好，但没有绝对的数值大小标准，只需要通过不同模型的信息准则进行对比选择较优的即可。 ? 模型摘要 模型摘要图用进度条来展现模型拟合的效果。...残差图 残差是指实际值与预测值之间的差，残差图用于回归诊断，也就是用来判断当前模型是否满足回归模型的假设：回归模型在理想条件下的残差图是服从正态分布的，也就是说，图中的残差直方图和正态分布曲线是一致的。...每个显著的连续变量均会作为一个模型项，并对应一条线条，如果有显著的分类变量纳入模型，那么模型将分类变量的每一种显著的类别分布作为模型项，并分布对应一条线条。

    1.4K20

    Oracle的直方图试验

    默认的，如果一个倾斜列上的唯一值超过了254个，那么Oracle会对此列建立高度均衡直方图，否则建立频率直方图。 通过如下方式，建立表TAB，更新字段B，让列B产生倾斜。并在B列上创建索引。...由于列B唯一值的个数没有超过254，因此产生的是频率直方图。...EDNPOINT_VALUE是列的值。可以看出这种频率直方图统计的列的信息是非常精确的。它为每一个列值分配了一个桶。...再看高度均衡直方图的情况。...而频率直方图可以精确到9991，高度均衡直方图只精确到了8750。因此可以说频率直方图比高度均衡直方图稳定、精确。 可是现实很多时候，列的唯一值是超过254的，因此只能使用高度均衡直方图。

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    灰度直方图的统计

    灰度直方图的统计 1 概述 灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。...灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。 灰度直方图主要应用于图像分割、图像增强、及图像灰度变换等处理过程。...灰度直方图的计算公式如下： 其中，rk是像素的灰度级，nk是具有灰度rk的像素的个数，MN是图像中总的像素个数。...%zeros(256)生成256x256矩阵 for i=1:row for j=1:column k=Igray(i,j); N(k+1)=N(k+1)+1;%记录每个灰度值的像素数...图2 matlab直方图统计（归一化） 3 FPGA的仿真实现 FPGA的直方图统计电路的设计很简单，以8bit灰度图像为例，总共有0-255种灰度，以输入的灰度作为双端口RAM的地址，然后对图像的每个灰度值与地址比对

    2.3K10

    opencv里面直方图的意义

    什么是直方图 直方图是一种图表类型，在计算机视觉领域通常用来指反映图片的亮度，色彩，强度在整个图片里面的分布情况。直方图我们可以理解成另一种理解图片的方式。...直方图可以是彩色的图片，也可以是灰度图，直方图的X轴的范围是（0-255），Y轴则是不同像素值上，像素的数量，如果是彩色的图片Y轴则会有R,G,B三种像素展示，如果是灰度值则只有一种像素展示。...一些术语 BINS: 默认情况直方图是显示0-255范围内每个像素值的像素的数量，当然我们也可以设置一个个区间来统计这个区间内的像素值的数量，比如（0-15）,（16-31）,（240-255）例子连接...，正常下是[0-255]代表所有的像素值 使用方法 直方图可以通过opencv的内置的函数来展示，也可以通过numpy的函数来展示，这里推荐使用numpy来打印直方图，opencv内置的方法代码比较长，...直方图的意义 在计算机视觉领域，常常要处理各种各样的图片，通过观察图片的直方图，可以使我们在加工图片时更加合理的调整一些函数的参数，比如边缘检测，高斯模糊，切割，透视，二值化等等。

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    opencv里面直方图的意义

    什么是直方图 直方图是一种图表类型，在计算机视觉领域通常用来指反映图片的亮度，色彩，强度在整个图片里面的分布情况。直方图我们可以理解成另一种理解图片的方式。...直方图可以是彩色的图片，也可以是灰度图，直方图的X轴的范围是（0-255），Y轴则是不同像素值上，像素的数量，如果是彩色的图片Y轴则会有R,G,B三种像素展示，如果是灰度值则只有一种像素展示。...一些术语 BINS: 默认情况直方图是显示0-255范围内每个像素值的像素的数量，当然我们也可以设置一个个区间来统计这个区间内的像素值的数量，比如（0-15）,（16-31）,（240-255）例子连接...，正常下是[0-255]代表所有的像素值 使用方法 直方图可以通过opencv的内置的函数来展示，也可以通过numpy的函数来展示，这里推荐使用numpy来打印直方图，opencv内置的方法代码比较长，...33.png （3）彩色直方图 11.png 直方图的意义 在计算机视觉领域，常常要处理各种各样的图片，通过观察图片的直方图，可以使我们在加工图片时更加合理的调整一些函数的参数，比如边缘检测，

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