我正在尝试在通用混合模型测试中通过 AIC 选择最佳模型。最好的模型是 AIC 最低的模型，但我所有的 AIC 都是负数！
- 那么最大的负 AIC 是最低值吗？
- 或者最小的负 AIC 是最低值，因为它更接近于 0？
例如，AIC -201,928 或 AIC -237,847 是最低值，因此是最佳模型？
一般混合模型中 AIC 的负值
机器算法验证
aic
混合模式
2022-01-23 11:24:40
1个回答
AIC 定义为
其中表示参数的数量，表示似然函数的最大值。
对于模型比较，首选 AIC 分数最低的模型。AIC 分数的绝对值无关紧要。这些分数可以是负数或正数。
在您的示例中，具有的模型优于具有的模型。
在比较模型时，您不应该关心 AIC 分数的绝对值和符号。
一个很好的参考是Model Selection and Multi-model Inference: A Practical Information-theoretic Approach (Burnham and Anderson, 2004)，尤其是第 62 页（第 2.2 节）：
在应用中，为每个候选模型计算 AIC 并选择 AIC 值最小的模型。
以及第 63 页：
通常，AIC 为正；但是，它可以被任何附加常数移动，并且一些移动可能导致 AIC 的负值。[...] 重要的不是 AIC 值的绝对大小，而是所考虑模型集的相对值，尤其是 AIC 值之间的差异。