ฉันได้อ่านโพสต์นับไม่ถ้วนในเว็บไซต์นี้ซึ่งต่อต้านการเลือกตัวแปรแบบขั้นตอนโดยใช้เกณฑ์ใด ๆ ไม่ว่าจะเป็นค่า p ตาม AIC, BIC เป็นต้น
ฉันเข้าใจว่าทำไมขั้นตอนเหล่านี้โดยทั่วไปค่อนข้างยากจนสำหรับการเลือกตัวแปร โพสต์ที่มีชื่อเสียงอาจเป็นของ gung ที่นี่แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าทำไม; ท้ายที่สุดเรากำลังตรวจสอบสมมติฐานบนชุดข้อมูลเดียวกับที่เราเคยทำกับสมมติฐานซึ่งเป็นเพียงการขุดลอกข้อมูล นอกจากนี้ค่า p จะได้รับผลกระทบจากปริมาณเช่น collinearity และค่าผิดปกติซึ่งทำให้ผลลัพธ์เบ้หนักเป็นต้น
แต่ผมได้รับการศึกษาการพยากรณ์อนุกรมเวลาไม่น้อยเมื่อเร็ว ๆ นี้และได้เจอตำรานับหน้าถือตา Hyndman ของที่เขากล่าวถึงที่นี่ใช้ตัวเลือกแบบขั้นตอนที่จะหาคำสั่งซื้อที่เหมาะสมของแบบจำลอง ARIMA โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในความเป็นจริงในforecastแพคเกจใน R อัลกอริทึมที่รู้จักกันดีที่รู้จักกันเป็นauto.arimaค่าเริ่มต้นใช้การเลือกแบบขั้นตอน (กับ AIC ไม่ใช่ค่า p) นอกจากนี้เขายังวิจารณ์การเลือกคุณสมบัติตามค่า p ซึ่งสอดคล้องกับโพสต์หลายรายการในเว็บไซต์นี้
ในที่สุดเราควรข้ามการตรวจสอบในบางวิธีในตอนท้ายถ้าเป้าหมายคือการพัฒนาแบบจำลองที่ดีสำหรับการพยากรณ์ / การทำนาย อย่างไรก็ตามแน่นอนว่านี่เป็นสิ่งที่ไม่เห็นด้วยที่นี่เมื่อพูดถึงขั้นตอนการประเมินตัวชี้วัดอื่น ๆ นอกเหนือจากค่า p
ไม่มีใครมีความคิดเห็นใด ๆ เกี่ยวกับการใช้ AIC แบบขั้นตอนในบริบทนี้ แต่โดยทั่วไปยังอยู่นอกบริบทนี้ด้วย ฉันได้รับการสอนให้เชื่อว่าการเลือกตามขั้นตอนใด ๆ นั้นไม่ดี แต่ตามจริงauto.arima(stepwise = TRUE)แล้วฉันได้ดีขึ้นจากผลลัพธ์ตัวอย่างมากกว่าauto.arima(stepwise = FALSE)แต่บางทีนี่อาจเป็นเรื่องบังเอิญ