При изграждането на модели за прогнозиране на времеви серии, като ARIMA (авторегресивна интегрирана пълзяща средна), изборът на модел е от първостепенно значение, за да се получат надеждни прогнози. Две най-надеждни мерки за избор на модел са информационният критерий на Акайке (AIC) и информационният критерий на Байес (BIC). Тези два показателя позволяват на анализаторите да постигнат компромис между сложността на модела и производителността му, което им позволява да изберат оптималния модел за своите данни.
Какво е AIC?
Информационният критерий на Акайке, или AIC, е статистическа мярка, използвана за оценка и сравняване на модели. Тя е разработена от Хиротугу Акайке и предоставя начин за избор на оптимален модел с оптимално обяснение на данните без прекомерно напасване.
AIC прави това, като балансира точността на модела спрямо данните с броя на параметрите, които използва. Въпреки че е възможно да се използва модел с повече параметри, за да се напаснат по-добре данните, той може също да стане прекалено сложен. AIC е предпочитан пред модели с повече от необходимите параметри, така че точността се компенсира с простотата.
По-ниската стойност на AIC е по-добра за даден модел. AIC обаче е най-полезен при сравняване на един модел с друг, а не като абсолютна мярка.
Какво е BIC?
Байесовият информационен критерий, или BIC, също е модел, предназначен да изпълнява същите дейности като AIC, но с байесова перспектива. BIC, подобно на AIC, оценява съответствието на модела и намаля сложността. Но докато AIC намалява сложността по-слабо при по-големи обеми данни, BIC я редуцира все по-силно с нарастването на обема на данните.
Поради това по-голямо наказание, BIC ще предпочете по-прости модели пред AIC. Моделът с по-ниска стойност на BIC е предпочитан, особено когато целта е да се идентифицира истинската основна структура на данните, а не просто да се постигне най-добрата прогноза.
Ключови разлики между AIC и BIC
Въпреки че както AIC, така и BIC целят да подпомогнат избора на подходящ модел, двата критерия се различават. Те се различават по начина, по който отчитат или санкционират сложността на модела. AIC е по-мек в това отношение и допуска модели с повече параметри. Следователно, той е изборът, когато се желае предимно прогноза. BIC има по-строго ограничение за сложност и следователно е подходящ за намиране на най-пестеливия модел, който все още може адекватно да се впише в данните.
Търгувайте по-умно, не по-трудно.
Активирайте своя бот само с няколко клика.
Приложение на AIC и BIC в ARIMA модели
ARIMA моделите обикновено се използват за прогнозиране на времеви серии и са еднозначно дефинирани от три параметъра: регресионната компонента (p), диференциране (d) и пълзяща средна (q). По време на изграждането на ARIMA моделите, правилната комбинация от горните параметри е ключова.
За да се избере най-добрият модел, често се изгражда цяла поредица от ARIMA конфигурации с различни стойности на p, d и q. След това се изчисляват критериите AIC и BIC, и моделът с най-ниски стойности се приема за оптимален.
Този процес гарантира, че избраният ARIMA модел не само адекватно описва миналите данни, но и няма ненужна сложност. Всеки стандартен пакет улеснява този процес, като автоматично опитва различни комбинации от ARIMA параметри въз основа на AIC или BIC.
Кога да използвате AIC или BIC
Този избор ще зависи от целта на вашия анализ. Ако основният ви фокус е върху най-добрата прогнозна производителност, AIC обикновено е най-добрият ви вариант. Ако основният ви фокус е да определите действителната структура на данните или да изградите по-интерпретируем модел, BIC би бил за предпочитане, тъй като по-строго отчита сложността на модела..
На практика, както AIC, така и BIC обикновено се изчисляват и разглеждат заедно, преди да се направи избор на модел.
Заключение
AIC и BIC са два ключови фактора за избор на най-оптималния модел при прогнозиране на времеви серии. Те са особено важни, когато работите с ARIMA модели. Тези критерии помагат на анализаторите да намерят баланс между съвместимост и сложност на модела. Целта е да се избере модел, който е едновременно ефективен и ефикасен. Независимо дали търсите добри прогнози или лесна интерпретация на модела, разбирането на AIC и BIC е от съществено значение. Прилагането им значително подобрява качеството на анализа на времеви серии.