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aic准则前沿信息_aic准则和bic准则(2024年11月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

aic准则

向量自回归模型（VAR）全解析向量自回归模型（Vector Autoregression，VAR）是自回归模型的一种扩展形式。自回归模型主要用于单个因变量的滞后项回归，而VAR模型则将其扩展为多个因变量的联立方程组，适用于多变量时间序列的分析和预测。它特别关注多个相互关联的因变量之间的动态变化和反馈机制。在VAR模型中，一个变量是内生变量还是外生变量，通常由经济理论和经济意义决定，而不是从数学形式上判断。 VAR模型的操作步骤：平稳性检验 𐟓Š 在进行VAR模型之前，需要对各时间序列变量进行平稳性检验，也称为单位根检验。平稳性检验的方法包括ADF检验和Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS) test。ADF检验的原假设是数据存在单位根（非平稳），备择假设是数据不存在单位根（平稳）。确定滞后阶数 𐟎€š过分析各种准则，如AIC准则、SC准则和HQ准则等，来确定最优的滞后阶数。构建VAR模型 𐟏—️ 根据确定的最优滞后阶数，构建VAR模型。模型稳定性检验 𐟔犖AR模型稳定的前提是所有特征值都在单位圆内。格兰杰因果检验 𐟕𕯸‍♂️ 格兰杰因果检验用于检验时间序列之间是否存在相关关系。在VAR模型中，格兰杰检验的因果关系并不是通常意义上的因果关系，而是指先发生的事情对后发生的事情有一定的影响，或者说某个变量是否可以用来提高对其他变量的预测能力。具体步骤如下：估计当前的Y值被Y本身的滞后项所能解释的程度；检验加入X的滞后项后，Y的被解释程度是否得到提高；如果满足条件（2），则X是Y的格兰杰成因，此时X的滞后项系数具有统计显著性。脉冲响应（IRF） 𐟌Š 脉冲响应结果描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给另一个内生变量所带来的影响。方差分解 𐟓Š 通过方差分解，可以查看各变量对于预测的贡献度。总结 𐟓 VAR模型是一种强大的统计工具，适用于多变量时间序列分析和预测。通过以上步骤，可以深入了解多个相互关联的因变量之间的动态变化和反馈机制。

𐟓Š 探索ACF与ARIMA模型 𐟓ˆ 𐟤” 你是否听说过ACF和PACF？它们在统计学中可是大名鼎鼎！ACF，即自相关函数，衡量的是任意时间点与该时间点前的一段时间内所有观测值的相关程度。而PACF，偏自相关函数，则消除了其他滞后值的影响，更准确地反映了时间序列的真实关系。 𐟒ᠥœ覎⨮覗𖩗𔥺列分析时，我们经常会遇到“拖尾”和“截尾”现象。拖尾指的是纵坐标趋于0但始终有非0取值，某阶之后不再有趋势，在0附近波动。而截尾则是纵坐标在某阶之后全部为0。这些现象可以帮助我们判断时间序列是否平稳。 𐟓š ARIMA模型，作为统计学中的一大神器，结合了AR和MA的特性。它可以帮助我们更好地理解和预测时间序列数据。在建模过程中，我们通常会根据ACF和PACF图以及AIC和BIC准则来选择最佳的模型阶数。 𐟔 那么，“AIC准则”和“BIC准则”哪个更好呢？其实，两者各有千秋。AIC在样本容量较小时表现更优，而BIC则更适合样本容量较大的情况。它可以根据参数个数和极大似然函数来调整惩罚项，有效防止模型过拟合。 𐟚€ 现在，你是否对ACF、PACF以及ARIMA模型有了更深入的了解呢？这些统计工具不仅能帮助我们更好地理解数据，还能为我们的决策提供有力的支持！

𐟧Logistic回归结果解读指南𐟓– 𐟤”Logistic回归结果怎么看？别担心，这篇指南帮你轻松解读！ 𐟓ˆ回归系数（Coefficients）𐟓ˆ 回归系数是自变量对因变量（log odds）的影响大小。正系数表示自变量增加与结果变量概率增加的正相关；负系数则表示负相关。 𐟎ds Ratio（OR）𐟎dds Ratio是回归系数的指数（e^𜉯𜌧”褺Ž解释自变量如何影响因变量的发生机会比。OR>1表示正相关，OR<1表示负相关。 𐟔显著性检验（p值）𐟔 p值用于测试自变量系数是否显著不同于0。通常，p<0.05被认为是统计显著的。 𐟓Š置信区间（Confidence Intervals）𐟓Š 置信区间为系数或Odds Ratio提供范围估计，通常是95%置信区间。 𐟎令ᥞ‹拟合优度（Goodness of Fit）𐟎€š过赤池信息准则（AIC）、拟合优度检验（如Hosmer-Lemeshow测试）及伪R平方值（如Nagelkerke Rⲯ𜉦娯„估。 𐟔模型诊断𐟔 检查杠杆值、Cook距离等统计量，评估模型是否存在异常值或过度影响点。 𐟒᧎𐥜诼Œ你是否对Logistic回归结果有了更清晰的认识呢？✨

9步掌握ARMA，时间序列轻松！嘿，统计小白们！今天我们来聊聊如何用ARMA模型来分析时间序列数据。别担心，我会一步一步指导你，让你也能轻松上手。具体来说，我们需要经历以下9个步骤：绘制时间序列图 𐟓Š 首先，画出你的时间序列图，这样可以初步判断序列是否有明显的趋势或周期性。毕竟，了解数据的外观是很重要的。随机性检验 𐟎𒊦Ž夸‹来，通过LB test等随机性检验来判断序列是否为白噪声。只有当你拒绝原假设时，才说明序列不是白噪声，继续建模才有意义。平稳性检验 𐟚𖢀♂️ 用DF test或ADF test来检验序列是否平稳。如果拒绝原假设，说明序列非平稳，需要通过差分等手段使其平稳化。只有不拒绝原假设，序列平稳，才能继续建模。求自相关函数 𐟓ˆ 求出该平稳非白噪声序列的ACF和PACF，并绘制成图。这样可以帮助你更好地理解数据的性质。识别ARMA模型 𐟕𕯸‍♀️ 根据ACF或PACF图来识别ARMA模型。如果ACF拖尾PACF截尾，选择AR模型；如果ACF截尾PACF拖尾，选择MA模型；如果两者都拖尾，选择ARMA模型。估计参数 𐟧𜰨补ž‹中的未知参数值。这一步需要用到一些数学和统计知识，但不用担心，软件会自动帮你完成。检验模型有效性 𐟔 主要是对模型残差进行白噪声检验。希望你不拒绝原假设，这样说明残差序列为白噪声，模型对序列信息的提取是充分的。如果拟合模型不能通过检验，需要重新选择模型再拟合，随后再重复模型检验步骤。模型优化 𐟌Ÿ 如果模型通过检验，仍然可以拟合其它模型，充分考虑各种可能，建立多个拟合模型，从所有通过检验的拟合模型中选择最优模型（通过AIC，BIC等准则）。预测未来走势 𐟔œ€后，利用最优模型来预测序列的未来走势。这一步是最有趣的，因为你将能够看到你的模型如何预测未来的数据。好了，这就是ARMA模型的建模步骤。希望这篇指南能帮到你，让你在时间序列分析中不再迷茫。祝你建模顺利！𐟚€

SRM 5.29考试心得分享 𐟓š 总共花了3.5小时考试，不到1.5小时就搞定了。计算题部分：题目相对简单，主要是时间序列和广义线性模型（GLM）的计算。有一道题目问了残差的方差，当时还真愣了一下，后来才反应过来是什么东西𐟘‚。概念题部分：聚类和决策树占了70%，这两部分主要考察概念，计算题不多。KNN考了两道题，一道是应用题，另一道是给图像问估计方法。其他题目包括似然比检验（LRT）的应用、GARCH模型的系数条件、给密度函数问哪个更适合估计理赔金额、岭回归（ridge）和套索回归（lasso）的区别、滤波器的应用等。总体来说，考试难度大概在6左右，有2-3道题目没见过，但仔细想想还是能蒙一个答案。建议大家多看看《Introduction to Statistical Learning》这本书，真的很有帮助！ASM的计算题不用太纠结，多刷刷概念题。我考前看的一些很偏的计算题都没考到，甚至交叉验证（CV）、信息准则（AIC、BIC）也没考到，不过还是得看看这些内容。祝大家考试顺利！𐟓ˆ

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