R extractAIC 從擬合模型中提取 AIC

說明

計算擬合參數模型的(廣義)Akaike 信息準則。

用法

extractAIC(fit, scale, k = 2, ...)

參數

細節

這是一個通用函數，其方法位於基類中R上課用"aov","glm"和"lm"以及對於"negbin"(包MASS) 和"coxph"和"survreg"(包survival)。

使用的標準是

其中 L 是似然度，edf 是 fit 的等效自由度(即通常參數模型的自由參數數量)。

對於未知尺度的線性模型(即，對於 lm 和 aov )，-2\log L 是根據偏差計算的，並使用與 logLik 不同的加性常數，因此使用 AIC 。如果 RSS 表示(加權)殘差平方和，則在已知尺度 s 和 n \log (RSS/n) 的情況下，extractAIC 將公式 RSS/s - n (對應於 Mallows 的 C_p )用於 - 2\log L規模未知。 AIC 僅處理未知比例並使用公式 n \log (RSS/n) + n + n \log 2\pi - \sum \log w，其中 w 是權重。此外，AIC將比例估計計為edf中的參數，而extractAIC則不計入。

對於 glm 適合係列的 aic() 函數用於計算 AIC：請參閱 logLik 下有關其所做假設的注釋。

k = 2對應傳統的AIC，使用k = log(n)提供BIC(貝葉斯IC)代替。

請注意，此函數的方法的假設可能與 AIC 的方法不同(通常通過 logLik 的方法)。我們已經提到了估計尺度的"lm"模型的情況，"glm"和"negbin"方法也存在類似的問題，色散參數可能會或可能不會被視為‘free’。這並不重要，因為 extractAIC 僅用於比較同一類別的模型(僅考慮 AIC 值的差異)。

值

長度為 2 的數值向量，第一個和第二個元素給出

注意

該函數用於add1、drop1 和step 以及采用該函數的包 MASS 中的類似函數。

例子

utils::example(glm)
extractAIC(glm.D93)  #>>  5  15.129

作者

B. D. Ripley

參考

Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002) Modern Applied Statistics with S. New York: Springer (4th ed).

也可以看看

AIC , deviance , add1 , step