การตรวจสอบข้ามสำหรับรุ่นผสมหรือไม่


9

เพื่อนร่วมงานของฉันและฉันกำลังปรับรุ่นของเอฟเฟกต์แบบผสมทั้งแบบเชิงเส้นและแบบไม่เชิงเส้นในอาร์เราถูกขอให้ทำการตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองที่มีการติดตั้งเพื่อให้สามารถตรวจสอบได้ว่า นี่เป็นภารกิจที่ไม่สำคัญ แต่ในกรณีของเราเราต้องแบ่งข้อมูลทั้งหมดออกเป็นส่วนการฝึกอบรมและส่วนการทดสอบ (สำหรับจุดประสงค์ CV) ที่ไม่มีระดับร่วมกัน ตัวอย่างเช่น,

ข้อมูลการฝึกอบรมอาจขึ้นอยู่กับกลุ่ม 1,2,3,4; โมเดลที่ถูกติดตั้งจะถูกตรวจสอบความถูกต้องข้ามกลุ่ม 5

ดังนั้นสิ่งนี้จึงสร้างปัญหาเนื่องจากเอฟเฟกต์แบบกลุ่มอ้างอิงที่ประเมินจากข้อมูลการฝึกอบรมไม่ได้ใช้กับข้อมูลการทดสอบ ดังนั้นเราไม่สามารถ CV โมเดล

มีวิธีแก้ปัญหาที่ค่อนข้างตรงไปตรงมาหรือไม่? หรือมีใครเขียนแพคเกจเพื่อแก้ไขปัญหานี้หรือยัง คำใบ้ใด ๆ ยินดีต้อนรับ!

ขอบคุณ!


2
ในการประมาณพื้นที่ขนาดเล็กคุณมีปัญหาเดียวกันกับพื้นที่ขนาดเล็กที่ "หมดตัวอย่าง" สิ่งที่มักจะทำคือคุณประเมินเอฟเฟ็กต์แบบสุ่มนอกตัวอย่างโดยศูนย์ อย่างมีประสิทธิภาพคุณกำลังใช้ "สังเคราะห์" หรือส่วนที่คงที่ของแบบจำลองเพื่อการคาดการณ์เท่านั้น
ความน่าจะเป็นทางการ

ความน่าจะเป็นเชิงตรรกะ / คำถาม Qian ฉันกำลังต่อสู้กับปัญหานี้ในขณะนี้และต้องการดูว่าคุณระบุเอฟเฟกต์ตัวอย่างนอกหมวดหมู่เป็น 0 เป็นไปได้ไหมที่จะแก้ไขคำตอบของคุณที่นี่และแสดงรหัส R? ขอบคุณ!
Pradeep Babu

คำตอบ:


3

Fang (2011)แสดงให้เห็นถึงความเท่าเทียมกันแบบเชิงเส้นกำกับระหว่าง AIC ที่นำไปใช้กับแบบจำลองผสมและการตรวจสอบความถูกต้องแบบข้ามกลุ่ม อาจเป็นไปได้ว่าสิ่งนี้จะสร้างความพึงพอใจให้กับผู้ตรวจทานของคุณโดยอนุญาตให้คุณคำนวณ AIC ในฐานะที่เป็นการประมาณค่าที่ง่ายขึ้นต่อสิ่งที่พวกเขาร้องขอ?


ขอบคุณ! มันดูมีประโยชน์ เราคำนวณ BIC จริง ๆ แล้ว แต่ผู้ตรวจทานต้องการเห็นผลการตรวจสอบข้าม ;-) ชุดข้อมูลบางชุดที่เรามีค่อนข้างเล็ก ดังนั้นเราจึงสามารถโต้แย้งได้ว่าพฤติกรรมแบบอะซิมโทติกนั้นไม่ได้ถูกคาดหวัง แต่ใช่เราสามารถอ้างอิง Fang (2011) ได้อย่างแน่นอนเมื่อเรานำเสนอผล BIC เนื่องจาก AIC และ BIC นั้นเทียบเท่ากับ asymptotically หรือไม่
Ting Qian

2
ฉันไม่เชื่อว่า AIC และ BIC นั้นเทียบเท่ากับ asymptotically เนื่องจากพวกเขาพยายามตอบคำถามที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน ดู: stats.stackexchange.com/questions/577/…
Mike Lawrence

และนี่คือการเปรียบเทียบรายละเอียดเพิ่มเติมของ AIC & BIC: smr.sagepub.com/cgi/doi/10.1177/0049124103262065
Mike Lawrence

0

Colby and Bair (2013) ได้พัฒนาวิธีการตรวจสอบแบบไขว้ที่สามารถนำไปใช้กับโมเดลเอฟเฟ็กต์แบบไม่เชิงเส้น คุณสามารถเยี่ยมชมลิงค์นี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม


1
ยินดีต้อนรับสู่ Crossvalidated โปรดเพิ่มข้อมูลเพิ่มเติมในคำตอบของคุณ บางทีคุณสามารถร่างส่วนที่สำคัญที่สุดของบทความ
Ferdi
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.