저는 QAIC 모델 집합에 대한 과대 산포 매개 변수 인 c-hat을 계산하려고합니다. Burnham과 Anderson에 따르면 c를 계산해야합니다. -글로벌 모델에 모자. 글로벌 모델은 매개 변수가 가장 많은 사전 세트의 모델입니까, 아니면 후보 세트에 사용 된 모든 매개 변수의 조합을 포함하는 후보 세트에없는 별도의 모델입니까?
예를 들어, 다음 모델의 후보 세트를 사용하는 경우 :
1 grass+trees 2 grass*trees 3 grass*trees^2 4 shrubs 5 river 글로벌 모델은 단순히 모델 # 3입니까, 아니면 i : grass입니까? * trees ^ 2 + shrubs + river?
답변
짧은 답변 : 둘 다
긴 답변 : 이상적으로는 글로벌 모델이 특정 연구 질문에 유용하다고 생각되는 모든 변수로 구성됩니다. 후보 집합 내의 다른 모델에서 고려하는 모든 용어가 하위 집합에 포함되는 가장 복잡한 모델을 나타냅니다. 물론 이러한 글로벌 모델은 잠재적으로 거대 할 수 있습니다. 특히 가능한 모든 상호 작용 용어를 포함하는 경우에는 더욱 그렇습니다.
위의 내용을 고려할 때 글로벌 모델은 다음과 같이 보입니다.
6 grass * trees ^ 2 + shrubs + river
Burnham and Andersen (2002)은 글로벌 모델에 대해 더 자세히 논의하고이를 분석에 포함해야하는 이유를 설명합니다. 글로벌 모델이 “데이터에 잘 맞지 않으면 해당 글로벌 모델의 하위 집합이 후보 세트에 존재할 가능성이 높다”는 개념과 함께 전체 적합성을 테스트하는 수단으로 포함 된 것 같습니다. 자세한 내용은 B & A “(2002) 책의 섹션 1.3.6, p.26을 참조하십시오.
HTH