我有一个包含 200 个参数和 50 个观察值的高维数据集。我正在尝试计算 R 中的 BIC。我知道 BIC=log(n)*df-2*log(L) 其中 L 是可能性。我只是想知道如何计算 L。我相信我需要计算 MSE，但我不知道该怎么做。
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也许更多的是交叉验证问题？
要计算 BIC，您首先需要一个模型。有多种估计模型的方法，但常客统计中最常见的两种方法是普通最小二乘法 (OLS) 和最大似然估计 (MLE)。MLE 的要点是，您可以通过选择在给定数据的情况下使模型的可能性最大化的斜率值来找到模型中参数的斜率（参见以下视频： https: //www.youtube.com/watch? v=XepXtl9YKwc )。
要在拟合 MLE 模型后获得 BIC，您可以使用拟合 MLE 模型后获得的可能性。然后，您可以使用它来比较具有不同数量参数的两个不同模型。这就是 BIC 的用途。
如果您使用 MLE 在 R 中拟合模型，您应该能够从模型摘要中获得其可能性。我认为您可能不想编写手动计算可能性的程序，您可能需要相当高级的数学背景才能做到这一点（至少对于更复杂的模型）。
于 2020-02-02T21:21:28.040 回答