如何用Rstudio 计算AIC,BIC的值?

Python0170

如何用Rstudio 计算AIC,BIC的值?,第1张

通过AIC、BIC函数计算,但针对的模型很少,比如线性回归模型。

还有模型内部已经计算了AIC、BIC等。举个例子。或者根据AIC和BIC的公式自己写代码计算。

相关拓展

函数:是指一段可以直接被另一段程序或代码引用的程序或代码。也叫做子程序、(OOP中)方法。

一个较大的程序一般应分为若干个程序块,每一个模块用来实现一个特定的功能。所有的高级语言中都有子程序这个概念,用子程序实现模块的功能。在C语言中,子程序是由一个主函数和若干个函数构成的。由主函数调用其他函数,其他函数也可以互相调用。同一个函数可以被一个或多个函数调用任意多次。

在程序设计中,常将一些常用的功能模块编写成函数,放在函数库中供公共选用。要善于利用函数,以减少重复编写程序段的工作量。

函数分为全局函数、全局静态函数;在类中还可以定义构造函数、析构函数、拷贝构造函数、成员函数、友元函数、运算符重载函数、内联函数等。

以上内容参考 百度百科-函数

这个是自动适应参数估计的结果。

模型估计为ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2)

系数为:

ar1 ar2 ar3 ar4 ma1 ma2

-0.5505 0.2316 0.0880 -0.4325 -0.1944 -0.5977

s.e. 0.1657 0.1428 0.1402 0.1270 0.1766 0.1732

s.e.是系数的标准差,系数显著性要自己算,|系数/se| >1.96 即 95%的置信度

sigma^2 estimated 估计值方差

log likelihood 对数似然值

(这个不用解释了吧)

AIC=709.13 AICc=710.73 BIC=725.63

再就是下面一堆误差计算

ME Mean Error

RMSE Root Mean Squared Error

MAE Mean Absolute Error

MPE Mean Percentage Error

MAPE Mean Absolute Percentage

MASE Mean Absolute Scaled Error