Home | KTL nâng cao | Các tiêu chuẩn thông tin trong lựa chọn mô hình

Các tiêu chuẩn thông tin trong lựa chọn mô hình

Tương tự như thống kê độ phù hợp trong mô hình hồi quy, R2 thì các tiêu chuẩn thông tin cũng bao gồm thành phần độ phù hợp dựa trên giá trị log-likelihood và thành phần phức tạp dựa trên tham số được ước lượng của mô hình. Tiêu chuẩn thông tin như AIC, AICc, HQ, BIC/SIC cung cấp cho chúng ta công cụ so sánh các dạng mô tả khác nhau của mô hình và lựa chọn mô hình phù hợp giữa chúng. Mô hình đơn giản là mô hình được lựa chọn. Bài viết sẽ trình bày ý nghĩa, cách tính toán, so sánh các tiêu chuẩn thông tin cùng với các lưu ý về cách sử dụng các tiêu chuẩn này trong việc lựa chọn mô hình.

1. Giới thiệu các tiêu chuẩn thông tin
Đa số các bạn đã sử dụng hoặc ít nhất đối mặt với nhiều loại tiêu chuẩn thông tin khác nhau khi ước lượng một mô hình hồi quy, chẳng hạn mô hình ARIMA, VAR hoặc các dạng hồi quy Logit. Những tiêu chuẩn thông tin này cung cấp cho chúng ta công cụ so sánh các dạng mô tả khác nhau của mô hình và lựa chọn mô hình phù hợp giữa chúng.

Các tiêu chuẩn này không phải là các kiểm định thống kê. Hơn nữa, chúng bằng trừ 2 lần giá trị cực đại của hàm log-likelihood cộng với thành phần điều chỉnh (penalty factor) mà thành phần này phụ thuộc vào số tham số được ước lượng của mô hình. Theo đó, mô hình càng nhiều tham số thì thành phần điều chỉnh càng lớn. Ứng với một mức phù hợp cho trước, một mô hình đơn giản sẽ đáng giá hơn một mô hình phức tạp. Việc thay đổi thành phần điều chỉnh sẽ cho ra nhiều tiêu chuẩn thông tin khác nhau.

Tuy nhiên, có bao giờ chúng ta tự hỏi tại sao gọi những tiêu chuẩn này là tiêu chuẩn thông tin (information criteria)? Bạn có nhận ra những tiêu chuẩn này có những tính chất khác nhau khi nó đề cập đến khả năng lựa chọn được dạng mô tả đúng của mô hình? Hiểu theo quan điểm này, thông thường chúng sẽ bị chệch hoặc một số trở nên không tin cậy. Điều này nghe có vẻ rất thú vị để tìm hiểu về chúng.

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn. Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký gói Premium. Trân trọng!