所以，我有一个家庭作业，要求我通过比较两个相似模型的拟合度和 AIC。两个模型都在 R 中运行，一个使用lm命令（用于 OLS），另一个使用glm命令；前者产生了调整后的为 0.82，具有相同 DV 和协变量的第二个模型产生的 AIC 为 365.96。
模型之间的唯一区别是lm/glm命令中的“g”。他们返回的系数和标准误差几乎是相同的。
一个如何比较和AIC？如何判断哪个回归模型更适合数据？
比较 AIC 和调整后R2R2
机器算法验证
r
自习
广义线性模型
aic
r平方
2022-04-01 09:56:02
1个回答
（我假设你的作业现在已经上交了 ;-)。我会回答这个问题，以免官方没有回答。）
@user12202013 是对的，您不要将 AIC 与. 您可以比较两种不同型号的 AIC，还可以比较s 来自两个不同的模型，以帮助您考虑哪种模型更适合。但是，我认为这不是练习的重点。您需要认识到的是，线性回归（OLS）是广义线性模型的一种特殊情况（即简化版）。（GLiMs 的主题有点涉及，但要了解更多信息，它可能会帮助您阅读我的答案：logit 和 probit 模型之间的差异。）此外，该R函数glm()适合线性模型，默认情况下假设误差为正态分布。换句话说，我认为任务是注意到你使用两个不同的函数调用得到了相同的模型，正如@Roland 和@user777 所暗示的那样。
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