Mallows's Cp
http://dbpedia.org/resource/Mallows's_Cp
Mallows’ Cp-Statistik, benannt nach , ist ein globales Gütemaß, das die Güte der Anpassung einer Regression bewertet. Es wird vor allem im Kontext einer beziehungsweise einer Variablenselektion verwendet, bei der es Ziel ist, die beste Untermenge der gesamten Prädiktoren zu finden, die die beste Vorhersage liefern. Ein kleiner Wert von bedeutet, dass das Model relativ präzise ist. Im Spezialfall einer linearen Regression ist Mallows’ -Statistik äquivalent zum AIC (Akaike-Informationskriterium).
rdf:langString
In statistics, Mallows's Cp, named for Colin Lingwood Mallows, is used to assess the fit of a regression model that has been estimated using ordinary least squares. It is applied in the context of model selection, where a number of predictor variables are available for predicting some outcome, and the goal is to find the best model involving a subset of these predictors. A small value of Cp means that the model is relatively precise. Mallows's Cp has been shown to be equivalent to Akaike information criterion in the special case of Gaussian linear regression.
rdf:langString
En statistiques, le Cp de Mallows est un indicateur de la qualité de l'ajustement d'un modèle de régression nommé en référence à .
rdf:langString
MallowsのCp は、最小二乗法によって推定された回帰モデルの適合度を評価するために用いられる指標である。名前はコリン・リングウッド・マローにちなむ。モデル選択を行う際に用いられ、ある複数の変数から出力を予測することができるとき、その中から一部の変数を選んで最も良いモデルを見つけることが目的である。Cpの値が小さいほど、モデルが比較的正確であることを意味する。 マローズのCpは、ガウス線形回帰という特殊な場合において赤池情報量基準に相当することが示されている。
rdf:langString
rdf:langString
Mallows’ Cp-Statistik
rdf:langString
Cp de Mallows
rdf:langString
マローズのCp
rdf:langString
Mallows's Cp
xsd:integer
8284591
xsd:integer
1102342630
rdf:langString
Mallows’ Cp-Statistik, benannt nach , ist ein globales Gütemaß, das die Güte der Anpassung einer Regression bewertet. Es wird vor allem im Kontext einer beziehungsweise einer Variablenselektion verwendet, bei der es Ziel ist, die beste Untermenge der gesamten Prädiktoren zu finden, die die beste Vorhersage liefern. Ein kleiner Wert von bedeutet, dass das Model relativ präzise ist. Im Spezialfall einer linearen Regression ist Mallows’ -Statistik äquivalent zum AIC (Akaike-Informationskriterium).
rdf:langString
In statistics, Mallows's Cp, named for Colin Lingwood Mallows, is used to assess the fit of a regression model that has been estimated using ordinary least squares. It is applied in the context of model selection, where a number of predictor variables are available for predicting some outcome, and the goal is to find the best model involving a subset of these predictors. A small value of Cp means that the model is relatively precise. Mallows's Cp has been shown to be equivalent to Akaike information criterion in the special case of Gaussian linear regression.
rdf:langString
En statistiques, le Cp de Mallows est un indicateur de la qualité de l'ajustement d'un modèle de régression nommé en référence à .
rdf:langString
MallowsのCp は、最小二乗法によって推定された回帰モデルの適合度を評価するために用いられる指標である。名前はコリン・リングウッド・マローにちなむ。モデル選択を行う際に用いられ、ある複数の変数から出力を予測することができるとき、その中から一部の変数を選んで最も良いモデルを見つけることが目的である。Cpの値が小さいほど、モデルが比較的正確であることを意味する。 マローズのCpは、ガウス線形回帰という特殊な場合において赤池情報量基準に相当することが示されている。
xsd:nonNegativeInteger
7919