• Call: 0888.032.788
  • E-mail: [email protected]
  • Login
Education Blog
  • Trang chủ
  • Chức năng
    • Hướng dẫn
    • Dịch vụ
    • Lý thuyết
    • Làm thuê
    • Luận văn
    • Mẹo vặt
    • Bài báo
  • Báo giá
  • Liên hệ
No Result
View All Result
Hỗ trợ nghiên cứu định lượng
No Result
View All Result
Home Hướng dẫn

R cách tính LogLikelihood AIC BIC

13/07/2020
in Hướng dẫn
0
R cách tính LogLikelihood AIC BIC
Share on FacebookShare on Twitter
Lượt xem:2.892

R cách tính LogLikelihood AIC BIC trong phần mềm thống kê R, đây là những chỉ tiêu đánh giá ” chất lượng” của mô hình nghiên cứu theo phương pháp ước lượng cực đại của Likelihood, được dùng rất nhiều trong thống kê học, và ứng dụng nhiều trong các mô hình định lượng từ thông dụng đến đặc biệt. Trong bài viết này chúng ta sẽ tìm hiểu về các chỉ số Likelihood, AIC, BIC, HQ, SC.

Mục lục bài viết

  • LogLikelihood là gì ?
  • Akaike information criterion (AIC) là gì ?
    • Bài mới !
    • Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ
    • Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết
    • Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính
    • Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS
    • Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng
    • Phân biệt biến số với tham số
    • Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian
    • Ưu điểm nghiên cứu định lượng P2: Dễ viết nội dung
  • Bayesian information criterion (BIC) là gì ?
  • Hannan–Quinn information criterion (HQ hay HQC) là gì?
  • Schwarz criterion (SC) là gì ?

LogLikelihood là gì ?

Thực ra,  LogLikelihood = ln(Likelihood). Nên trong ví dụ này chúng ta nói là LogLikelihood hay Likelihood cũng được.

Trong thống kê , hàm Likelihood (thường được gọi đơn giản là khả năng, một số nơi gọi là ước lượng hợp lí ) đo lường mức độ phù hợp của mô hình thống kê với một mẫu dữ liệu cho các giá trị đã cho của các tham số chưa biết . Nó được hình thành từ phân phối xác suất chung của mẫu, nhưng chỉ được xem và sử dụng như một hàm của các tham số, do đó xử lý các biến ngẫu nhiên là cố định tại các giá trị quan sát được.

Hàm LogLikelihood  mô tả một siêu mặt có đỉnh, nếu nó tồn tại, biểu thị sự kết hợp của các giá trị tham số mô hình nhằm tối đa hóa xác suất vẽ mẫu thu được.  Quy trình lấy các đối số này của ước lượng hợp lí cực đại  tối đa được gọi là ước lượng khả năng tối đa , để thuận tiện cho việc tính toán thường được thực hiện bằng cách sử dụng logarit tự nhiên của khả năng, được gọi là hàm khả năng log . Ngoài ra, hình dạng và độ cong của bề mặt khả năng thể hiện thông tin về độ ổn định của các ước tính, đó là lý do tại sao hàm khả năng thường được vẽ như là một phần của phân tích thống kê.

Đọc thêm:   Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

Trường hợp sử dụng khả năng lần đầu tiên được thực hiện bởi RA Fisher ,  người tin rằng đây là một khuôn khổ khép kín cho mô hình thống kê và suy luận. Sau đó, Barnard và Birnbaum đã lãnh đạo một trường phái tư tưởng ủng hộ nguyên tắc khả năng , quy định rằng tất cả các thông tin liên quan để suy luận được chứa trong hàm khả năng. Nhưng ngay cả trong thống kê thường xuyên và Bayes , chức năng khả năng đóng vai trò cơ bản

Công thức để tính Likelihood bằng tay là quá phực tạp, tuỳ từng model mà có cách tính khác nhau, trong ví dụ này chúng tôi hướng dẫn dẫn các bạn dùng hàm logLik() trong R cách tính LogLikelihood tương đối đơn giản và nhanh chóng.

hoiquy <-lm(y~x1 + x2)

logLik(hoiquy)

Akaike information criterion (AIC) là gì ?

Các tiêu chí thông tin Akaike ( AIC ) là một ước lượng của out-of-mẫu lỗi dự đoán và chất lượng do đó tương đối của mô hình thống kê cho một tập hợp dữ liệu.  Đưa ra một tập hợp các mô hình cho dữ liệu, AIC ước tính chất lượng của từng mô hình, liên quan đến từng mô hình khác. Do đó, AIC cung cấp một phương tiện để lựa chọn mô hình .

AIC được thành lập trên lý thuyết thông tin . Khi một mô hình thống kê được sử dụng để thể hiện quá trình tạo ra dữ liệu, việc biểu diễn sẽ gần như không bao giờ chính xác; vì vậy một số thông tin sẽ bị mất bằng cách sử dụng mô hình để thể hiện quá trình. AIC ước tính lượng thông tin tương đối bị mất bởi một mô hình nhất định: mô hình mất càng ít thông tin thì chất lượng của mô hình đó càng cao.

Đọc thêm:   phát hiện dữ liệu có tính dừng và đồng liên kết

Khi ước tính lượng thông tin bị mất bởi một mô hình, AIC đề cập đến sự đánh đổi giữa mức độ phù hợp của mô hình và sự đơn giản của mô hình. Nói cách khác, AIC thỏa thuận với cả hai nguy cơ overfitting và nguy cơ underfitting.

Tiêu chí thông tin Akaike được đặt theo tên của nhà thống kê người Nhật Hirotugu Akaike , người đã xây dựng nó. Bây giờ nó tạo thành cơ sở của một mô hình cho các nền tảng của thống kê ; tốt, nó được sử dụng rộng rãi cho suy luận thống kê .

Bài mới !

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

24/03/2023
Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết

Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết

24/02/2023
Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính

Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính

14/02/2023
Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

13/09/2022
Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

04/06/2022
Phân biệt biến số với tham số

Phân biệt biến số với tham số

01/06/2022
Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian

Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian

29/05/2022
Ưu điểm nghiên cứu định lượng P2: Dễ viết nội dung

Ưu điểm nghiên cứu định lượng P2: Dễ viết nội dung

18/05/2022

AIC = -2*LogLikelihood + 2*k = 2(k-LogLikelihood)

  • (k là tham số của mô hình)
  • trong R, thì dùng hàm AIC() là xong.

Nếu cở mẫu nhỏ thì chúng ta có thể tính AICc

{\ displaystyle \ mathrm {AICc} \, = \, \ mathrm {AIC} + {\ frac {2k ^ {2} + 2k} {nk-1}}}

Bayesian information criterion (BIC) là gì ?


Trong thống kê , tiêu chí thông tin Bayes ( BIC ) hoặc tiêu chí thông tin Schwarz (cũng là SIC , SBC , SBIC ) là một tiêu chí để lựa chọn mô hình trong số các mô hình hữu hạn; mô hình có BIC thấp nhất được ưa thích. Nó dựa một phần vào chức năng khả năng và nó liên quan chặt chẽ đến tiêu chí thông tin Akaike (AIC).

Khi lắp các mô hình, nó có thể làm tăng khả năng bằng cách thêm tham số, nhưng làm như vậy có thể dẫn đến overfitting . Cả BIC và AIC đều cố gắng giải quyết vấn đề này bằng cách đưa ra một điều khoản phạt cho số lượng tham số trong mô hình; thời hạn phạt trong BIC lớn hơn trong AIC. (R cách tính LogLikelihhood)

Đọc thêm:   hồi quy biến công cụ khắc phục nội sinh

BIC được phát triển bởi Gideon E. Schwarz và được xuất bản trong một bài báo năm 1978,  nơi ông đưa ra một lập luận Bayes cho việc áp dụng nó.

Ta có thể tính BIC theo công thức sau:

BIC = k*ln(n) - 2*LogLikelihood

  • n: lượng quan sát

Trong R, ta dùng hàm BIC() luôn.

Hannan–Quinn information criterion (HQ hay HQC) là gì?

Công thức này gần giống như BIC cũng là để lựa chọn mô hình phù hợp.

HQ = 2[k*ln(ln(n))- LogLikelihood] .

Burnham & Anderson (2002, trang 287) nói rằng HQC, “trong khi thường được trích dẫn, dường như đã thấy ít sử dụng trong thực tế”. Họ cũng lưu ý rằng HQC, giống như BIC, nhưng không giống như AIC, không phải là công cụ ước tính của phân kỳ Kullback tựa Leibler . Claeskens & Hjort (2008, ch. 4) lưu ý rằng HQC, giống như BIC, nhưng không giống như AIC, không hiệu quả về mặt triệu chứng ; tuy nhiên, nó bỏ lỡ tỷ lệ ước tính tối ưu rất nhỏ ln(ln(n))  hệ số.

Schwarz criterion (SC) là gì ?

Đây cũng là một chỉ tiêu để lựa chọn model,  theo công thức sau:

SC = k*ln(n) - 2*LogLikelihood

Ngoài ra để ước lượng các chỉ tiêu về sự phù hợp của mô hình, hay lựa chọn mô hình theo R cách tính LogLikelihood  – sự hợp lí cực đại, còn nhiều chỉ tiêu khác nữa, trên đây chúng tôi chi xây dựng  các bộ chi tiêu hiệu quả và thông dụng nhất.

Chúng tôi có dịch vụ hỗ trợ nghiên cứu khoa học, công bố bài báo quốc tế … nếu các bạn đang gặp khó khăn trong công việc nghiên cứu khoa học, đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi.

Tags: AICBICHQLogLikelihoodSC

Related Posts

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ
Hướng dẫn

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

by tonteo
24/03/2023
Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết
Hướng dẫn

Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết

by tonteo
24/02/2023
Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính
Hướng dẫn

Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính

by tonteo
14/02/2023
Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS
Hướng dẫn

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

by tonteo
13/09/2022
Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng
Dịch vụ

Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

by tonteo
04/06/2022
Phân biệt biến số với tham số
Hướng dẫn

Phân biệt biến số với tham số

by tonteo
01/06/2022
Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian
Hướng dẫn

Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian

by tonteo
29/05/2022
Load More

Bài viết mới

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

24/03/2023
Cách viết khảo lượt nghiên cứu tổng quan nghiên cứu trước luận văn thạc sĩ

Cách viết khảo lượt nghiên cứu tổng quan nghiên cứu trước luận văn thạc sĩ

21/03/2023
Nhận làm khảo sát số liệu hiệu chỉnh data Amos-CBSEM Smartpls -PLSSEM

Nhận làm khảo sát số liệu hiệu chỉnh data Amos-CBSEM Smartpls -PLSSEM

11/03/2023
Nhận làm mới luận văn cao học chỉnh sửa đề cương thạc sĩ

Nhận làm mới luận văn cao học chỉnh sửa đề cương thạc sĩ

09/03/2023
Dịch vụ phân tích định lượng xử lý số liệu Stata SPSS Eviews miniTab R

Dịch vụ phân tích định lượng xử lý số liệu Stata SPSS Eviews miniTab R

09/03/2023

Bài phổ biến

  • Phân tích thống kê mô tả

    Phân tích thống kê mô tả

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • 5 khuyết tật của mô hình hồi quy

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • lý thuyết nhận thức rủi ro TPR

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Hiệu chỉnh data biến tương tác: Modify variable Interaction DID

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • mô hình tự hồi quy var trên eviews

    0 shares
    Share 0 Tweet 0

Chúng tôi

Hỗ trợ nghiên cứu định lượng

Hỗ trợ nghiên cứu khoa học

Chúng tôi hỗ trợ nghiên cứu định lượng cho các bạn công ty, doanh nghiệp, nghiên cứu viên, nghiên cứu sinh .... về các vấn đề định lượng trong nghiên cứu thị trường hay học thuật; Trong khi nghiên cứu khoa học các bạn gặp bất cứ vấn đề gì về định lượng, đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi, để được tư vấn và hỗ trợ nhanh chóng nhất và hiệu quả cao nhất.

Ngoài ra chúng tôi còn các dịch vụ khác như hỗ trợ tư vấn đề tài nghiên cứu khoa học, hướng dẫn chạy định lượng, cung cấp số liệu sơ cấp thay thứ cấp.

Kèm theo đó chúng tôi còn có dịch vụ hướng dẫn xử lý định lượng online trên các phần mềm thống kê phổ biến: R, Python, SPSS, Eviews, Stata, NCSS ...

© 2018 luanvanhay.org - Hỗ trợ nghiên cứu định lượng chuyên nghiệp LVH.

No Result
View All Result
  • Trang chủ
  • Chức năng
    • Hướng dẫn
    • Dịch vụ
    • Lý thuyết
    • Làm thuê
    • Luận văn
    • Mẹo vặt
    • Bài báo
  • Báo giá
  • Liên hệ

© 2018 luanvanhay.org - Hỗ trợ nghiên cứu định lượng chuyên nghiệp LVH.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In