Examkin

Soru

Zorluk: OrtaBilgi Kriterleri (AIC, BIC, HQIC) ile En İyi Modelin Seçilmesi

Bir zaman serisi araştırmacısı, aynı veri seti üzerinde dört farklı durağan Box-Jenkins modeli tahmin etmiş ve bu modellerin performansını karşılaştırmak için bilgi kriterlerini hesaplamıştır. Elde edilen değerler aşağıdaki tabloda sunulmuştur:

ModelAICAIC DeğeriBICBIC Değeri
Model I312,45312,45318,12318,12
Model II310,15310,15320,44320,44
Model III311,80311,80317,55317,55
Model IV314,90314,90325,12325,12

Buna göre, **Schwarz (BICBIC) bilgi kriterine** göre en uygun (parsimonious) model aşağıdakilerden hangisidir?

  1. A
    Model I
  2. B
    Model II
  3. Model IIICevap
  4. D
    Model IV
  5. E
    Model I ve Model II

Cevap

Schwarz (BICBIC) bilgi kriterine göre en uygun model, en düşük BICBIC değerine (317,55317,55) sahip olan Model III'tür.
Model III'ün doğru seçilme nedeni, sunulan dört aday model içerisinde en düşük Schwarz (BICBIC) değerine (317,55317,55) sahip olmasıdır. Zaman serisi analizinde bilgi kriterleri (Information Criteria), modelin karmaşıklığı ile uyum gücü arasındaki ödünleşimi ölçer ve en küçük değeri alan model 'en iyi' veya 'en uygun' model olarak kabul edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Bilgi kriterleri (AICAIC ve BICBIC) ile model seçimi kuralını hatırla.
En uygun model, ilgili bilgi kriteri değerini minimize eden (en küçük değere sahip olan) modeldir.
Bilgi kriterleri, modelin veriyle uyumu (likelihood) ile kullanılan parametre sayısı (penaltı terimi) arasında bir denge kurar; düşük değer daha iyi bir dengeyi temsil eder.
2
Tablodaki BICBIC sütunundaki değerleri karşılaştır.
317,55<318,12<320,44<325,12317,55 < 318,12 < 320,44 < 325,12
Soruda özellikle Schwarz (BICBIC) kriterine göre seçim yapılması istenmiştir.
3
En küçük değere karşılık gelen modeli belirle.
En küçük değer olan 317,55317,55, Model III'e aittir.
Model III, diğer adaylara göre veriyi daha az parametre ile daha etkin açıkladığı için tercih edilir.

Anahtar Kavram

Model seçimi kriterlerinde (AIC, BIC, HQIC) 'minimum değer' kuralı uygulanır. BICBIC, parametre sayısı için AICAIC'den daha ağır bir ceza (penalty) uygular.

İpuçları

1
Bilgi kriterlerinde her zaman sayısal olarak en küçük değere sahip olan modeli ararız.
2
Soruda sadece BICBIC sütununa bakmanız yeterlidir. AICAIC değerleri kafanızı karıştırmasın.

Daha Fazla Pratik

Schwarz (BICBIC) kriterinin neden AICAIC'ye göre daha az parametreli (daha sade) modelleri seçme eğiliminde olduğunu araştırın.
Tahmini Süre:1m 15s
Bu soruyu puanla

Konular

Bilgi Kriterleri (AIC, BIC, HQIC) ile En İyi Modelin Seçilmesi