Bir zaman serisi analisti, belirli bir veri seti için beş farklı ARIMA aday modeli tahmin etmiş ve modellerin uygunluğunu değerlendirmek amacıyla Akaike Bilgi Kriteri () ve Schwarz Bilgi Kriteri () değerlerini hesaplamıştır. Elde edilen bulgular aşağıdaki tabloda özetlenmiştir:
| Model | ||
|---|---|---|
| Model I | 320,5 | 328,2 |
| Model II | 318,4 | 326,9 |
| Model III | 319,1 | 325,8 |
| Model IV | 325,6 | 332,1 |
| Model V | 322,3 | 330,4 |
Buna göre, modeldeki parametre sayısını daha sert cezalandıran ve tutumluluk (parsimoni) ilkesine göre ** kriteri dikkate alındığında** en uygun model aşağıdakilerden hangisidir?
- AModel I
- BModel II
- Model IIICevap
- DModel IV
- EModel V
Cevap
Model III (BIC değeri 325,8 olan model)
Zaman serisi modellerinin karşılaştırılmasında kullanılan bilgi kriterlerinde (AIC, BIC, HQIC) temel kural, en küçük değere sahip olan modelin 'en iyi' model olarak kabul edilmesidir. Tablo incelendiğinde, BIC sütunundaki en küçük değerin 325,8 ile Model III'e ait olduğu görülmektedir. Bu model, hem veriye uyum hem de parametre sayısı açısından BIC kriterine göre en optimize seçenektir.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Bilgi Kriterleri (AIC, BIC) ile Model Seçimi
İpuçları
1
Bilgi kriterlerinde (AIC, BIC) 'en iyi' olanı bulmak için değerlerin büyüklüğüne mi yoksa küçüklüğüne mi bakılması gerektiğini hatırlayın.
2
Tablodaki BIC sütununa odaklanın ve sayısal olarak en küçük olan değeri bulun.
Daha Fazla Pratik
AIC ve BIC kriterlerinin farklı modelleri seçtiği durumlarda, örneklem büyüklüğünün (n) bu kriterler üzerindeki etkisini inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:45s