Datasets:
Vikhrmodels
/
programming_books_rus

Dataset card Data Studio Files
xet
 Community
1
text
stringlengths
0
1.95k
GAM представляют собой лишь средство обобщения частных функций в единое целое без
каких-либо параметрических предположений относительно формы fi.
Подбор компонентов наилучшей аддитивной модели имеет столь же важное
значение, как и в случае обычной множественной регрессии. Одной из рекомендуемых
155
процедур
информативности с использованием весов Акаике, которое заключается в следующем:
(Burnham, Anderson, 2002) является ранжирование моделей по их
°
строится коллекция моделей с перебором всех возможные сочетания факторов x и
для каждой из них рассчитывается критерий Акаике AIC = G2 + 2k, где G2 – девианс
(deviance), т.е. статистика, отражающая качество модели, которая оценивается как
разность логарифмов оценок правдоподобия тестируемой модели и максимально
насыщенной модели, k – число факторов, включенных в модель;
°
построенные модели ранжируются по возрастанию AIC и вычисляется разность
между критерием для каждой i-й модели и минимальным его значением Di = AICi - AICmin;
5.0
D
5.0
°
подсчитываются веса Акаике
-=
ew
i
i
/
-
å D
e
i
i
(см. табл. 4.6).
Таблица 4.6. Разности критерия Акаике D и веса w для выбора наилучшей
аддитивной модели зависимости массы печени красной полевки (Н) от возраста (age1),
длины тела (Lt), месяца отлова (mon) и массы тела (W);
lo(…) – функция сглаживания локальной линейной регрессией при Span = 0.5
№№
Коэффициенты модели
b0
253.6
268.7
105.8
169.1
-158.9
-231.1
-283.8
-429.6
-2530
-2599
-2786.5
-2321
-150.3
465.0
1837.8
1427.2
11
12
15
16
10
9
14
13
3
8
7
4
6
2
5
1
lo(Lt)
-6.1
-5.77