Статистика WikiProject | (Номинальный стартовый класс, высокая важность) |
---|---|
Фактор Байеса
Запрос - не должна ли эта страница также ссылаться на фактор Байеса [1] ?
Я не эксперт в выборе моделей, но в моей области (молекулярная филогенетика) выбор модели становится все более важной проблемой, поскольку методы включают байесовский вывод (например, MyBayes, BEAST), и AIC явно «не подходит» для этих моделей [2]
Есть какие-нибудь мысли? Я также разместил это на странице AIC [3] . Спасибо. - Товарищ Джо ( разговор ) 12:19, 19 декабря 2007 г. (UTC)
- Верно - с тех пор я узнал об этом немного больше (не обновлял, плохой я ..)
- Еще раз я должен подчеркнуть, что я не математик, и это основано на моем ограниченном понимании литературы, написанной математическими гуру для филогенетиков. Кроме того, я должен был уточнить, объяснив, что под «байесовскими моделями» я имел в виду «Байесовские модели эволюции нуклеиновых кислот ( филогенетика ), реализованные в стратегии поиска методом Монте-Карло с марковской цепью ( MCMC ).
- В основном это, кажется, проистекает из разных целей оценки двух методов; в то время как AIC применяется к методам машинного обучения, которые пытаются найти единственное лучшее решение, поэтому компромисс между правдоподобием и параметризацией является простым (кривая AIC - это степень 2, верно?), байесовские методы MCMC вместо этого оценивают апостериорную распределение лучших моделей (параметризации моделей), и поэтому «лучшая» модель с точки зрения решения максимального правдоподобия может не представлять всего апостериорного распределения. На самом деле многие апостериорные распределения не являются нормальными, так что интуитивно понятно. При выборе моделей байесовскими методами MCMC для филогенетики (которая все еще остается молодой областью) стало обычным использование отношения гармонического среднего апостериорного правдоподобия («байесовский фактор») для выбора модели.
- Дополнительные ссылки по этому поводу:
- Suchard et al. (2001) Байесовский отбор эволюционных моделей цепей Маркова с непрерывным временем. MBE 18 (6): 1001-1013 PMID 11371589
- Suchard et al. (2005) Модели для оценки байесовских факторов применительно к филогении и тестам на монофилию. Биометрия 61 (3): 665-673 PMID 16135017
- Товарищ Джо ( разговор ) 11:29, 17 июня 2008 г. (UTC)
Раздел критериев - проза?
В разделе «Критерии» есть шаблон, согласно которому список можно было бы лучше представить в виде прозы. - Это может быть бесполезно. Может быть, вводный абзац или какой-то способ (подсписки?) Группировки схожих критериев? Если некоторые критерии мотивированы или используются в определенных областях, мы могли бы упомянуть об этом. Следует ли переименовать этот раздел в « Критерии оценки модели», чтобы было понятнее? - Rod57 ( разговор ) 09:45, 24 марта 2018 г. (UTC)
Включает ли выбор подгонку или оценку
Подгонка кривой или оценка параметров - это часть выбора модели или отдельный шаг? и обсуждаем ли мы здесь только регрессионные модели? - Rod57 ( разговор ) 09:58, 24 марта 2018 г. (UTC)