İçeriğe atla

Akaike ölçütü

Akaike ölçütü (Akaike information criterion-AIC) belirli bir veri kümesi için kaliteli bir istatistiksel göreceli model ölçüsüdür. Yani, veri modelleri koleksiyonu verildiğinde, AIC her model kalitesini, diğer modellerin her birini göreceli olarak tahmin ediyor. Dolayısıyla, AIC model seçimi için bir yol sağlar. Akaike ölçütü bilgi teorisi üzerine kurulmuştur, verilen bilgiler model verileri oluşturur, işlem temsil etmek için kullanılır, göreceli bir tahmin sunmaktadır. Böylece, modelin uyum iyiliği ve model karmaşıklığı anlaşılır. Akaike ölçütü boş hipotez testi anlamında bir model testi sağlamaz; yani akaike ölçütü mutlak bir anlamda modelin kalitesi hakkında bir şey söyleyebilir. Eğer tüm aday modeller kötüyse herhangi bir uyarı vermeyecektir.

İstatistiksel bir model ele alalım. L modeli için olabilirlik fonksiyonu maksimize değeri olsun; k modelde tahmin edilen parametre sayısı olsun. Böylece modelin akaike ölçütü değeri şudur:[1]

Tarihçe

Akaike bilgi ölçütü, Akaike Hirotugu tarafından geliştirilmiştir. 1971 yılında bir sempozyumda Akaike tarafından duyurulmuş ve 1973 yılında yayınlanmıştır.[2][3]

Kaynakça

Konuyla ilgili yayınlar

  • Anderson, D. R. (2008), Model Based Inference in the Life Sciences, Springer .
  • Liu, W.; Yang, Y. (2011), "Parametric or nonparametric?", Annals of Statistics, cilt 39, ss. 2074-2102, doi:10.1214/11-AOS899 .
  • Pan, W. (2001), "Akaike's information criterion in generalized estimating equations", Biometrics, cilt 57, ss. 120-125, doi:10.1111/j.0006-341X.2001.00120.x .
  • Parzen, E.; Tanabe, K.; Kitagawa, G., (Ed.) (1998), Selected Papers of Hirotugu Akaike, Springer, doi:10.1007/978-1-4612-1694-0 .
  • Saefken, B.; Kneib, T.; van Waveren, C.-S.; Greven, S. (2014), "A unifying approach to the estimation of the conditional Akaike information in generalized linear mixed models", Electronic Journal of Statistics, cilt 8, ss. 201-225, doi:10.1214/14-EJS881 .

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Genel görelilik</span> kütle-zaman ilişkisini tanımlayan teori

Genel görelilik teorisi, 1915'te Albert Einstein tarafından yayımlanan, kütleçekimin geometrik teorisidir ve modern fizikte kütle çekiminin güncel açıklamasıdır. Genel görelilik, özel göreliliği ve Newton'un evrensel çekim yasasını genelleştirerek, yerçekimin uzay ve zamanın veya dört boyutlu uzayzamanın geometrik bir özelliği olarak birleşik bir tanımını sağlar. Özellikle uzayzaman eğriliğine maruz kalmış maddenin ve radyasyonun, enerjisi ve momentumuyla doğrudan ilişkilidir. Bu ilişki, kısmi bir diferansiyel denklemler sistemi olan Einstein alan denklemleriyle belirlenir.

<span class="mw-page-title-main">Biyofizik</span> Fiziksel bilimlerdeki yöntemleri kullanarak biyolojik sistemlerin incelenmesi

Biyofizik, biyolojik olayları incelemek için fizikte geleneksel olarak kullanılan yaklaşım ve yöntemleri uygulayan disiplinler arası bir bilimdir. Biyofizik, moleküler seviyeden organizma ve popülasyon seviyesine kadar tüm biyolojik organizasyon ölçeklerini kapsar. Biyofiziksel araştırmalar biyokimya, moleküler biyoloji, fizikokimya, fizyoloji, nanoteknoloji, biyomühendislik, hesaplamalı biyoloji, biyomekanik, gelişim biyolojisi ve sistem biyolojisi ile önemli ölçüde örtüşmektedir.

<span class="mw-page-title-main">Küresel yıldız kümesi</span> galaksi merkezi etrafında dolanan yıldızların, küresel bir bileşimi

Küresel yıldız kümesi, galaksi merkezi etrafında uydu gibi dolanan, yıldızların küresel bir bileşimidir. Küresel yıldız kümeleri yerçekimi ile bir arada durabilirler. Yerçekimi sayesinde küresel bir şekle ve göreceli olarak merkeze doğru artan bir madde yoğunluğuna sahiplerdir. Yıldız kümesinin bir alt kategorisi olan küresel yıldız kümesi, Latince bir sözcük olan ve küçük küre anlamına gelen globulus kelimesinden türetilmiştir.

<span class="mw-page-title-main">Kuyruk teorisi</span>

Kuyruk teorisi, bekleme sıraları ve kuyrukların matematiksel çalışmasıdır. Kuyruk teorisinde, model inşa ederek kuyruğun uzunluğu ve bekleme zamanı tahmin edilebilir. Kuyruk teorisi genellikle yöneylem araştırmasının bir branşı olarak kabul edilebilir. Çünkü sonuçlar genellikle bir hizmet sunmak için gerekli kaynaklar hakkında karar verirken kullanılır.

Rastgele genetik sürüklenme, alel sürüklenmesi veya Wright etkisi olarak da bilinen genetik sürüklenme, bir popülasyondaki mevcut bir gen varyantının (alel) frekansında rastgele şansa bağlı olarak meydana gelen değişimdir.

<span class="mw-page-title-main">Makine öğrenimi</span> algoritmaların ve istatistiksel modellerin kullanımıyla bilgisayarların yapacakları işleri kendileri çözebilmeleri

Makine öğrenimi (ML), veriden öğrenebilen ve görünmeyen verilere genelleştirebilen ve dolayısıyla açık talimatlar olmadan görevleri yerine getirebilen istatistiksel algoritmaların geliştirilmesi ve incelenmesiyle ilgilenen, yapay zekâda akademik bir disiplindir. Makine öğrenimi, bilgisayarların deneyimlerinden öğrenerek karmaşık görevleri otomatikleştirmeyi sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Bu, veri analizi yaparak örüntüler tespit etme ve tahminlerde bulunma yeteneğine dayanır. Son zamanlarda yapay sinir ağları, performans açısından önceki birçok yaklaşımı geride bırakmayı başardı.

Matematikte, Lambert W fonksiyonu, aynı zamanda Omega fonksiyonu veya çarpım logaritması olarak da bilinen bir fonksiyon kümesidir.

Pearson ki-kare testi nicel veya nitel değişkenler arasında bağımlılık olup olmadığının, örnek sonuçlarının belirli bir teorik olasılık dağılımına uygun olup olmadığının, iki veya daha fazla örneğin aynı anakütleden gelip gelmediğinin, ikiden fazla anakütle oranının birbirine eşit olup olmadığının ve çeşitli anakütle oranlarının belirli değere eşit olup olmadığının araştırılmasında kullanılır. İstatistik biliminin çıkarımsal istatistik bölümünde ele alınan iki-değişirli parametrik olmayan test analizlerinden olan ve ki-kare dağılımı'nı esas olarak kullanan ki-kare testlerinden en çok kullanılanıdır. İngiliz istatistikçi olan Karl Pearson tarafından 1900'da ortaya çıkartılmıştır.

<span class="mw-page-title-main">Barabási-Albert modeli</span>

Albert-László Barabási ve Réka Albert tarafından geliştirilen BA modeli büyüme prensibi ve tercihi bağ kurma mantığı ile bağlantı sayısı dağılımını daha gerçekçi bir şekilde modeller. Erdos Renyi yaklaşımından farklı olarak grafiğin oluşumu tüm noktaların var olduğu bir durumdan başlamaz, noktalar teker teker eklenir. Her yeni nokta m sayıda bağlantı kurar ve bağlantı kuracağı noktayı seçme olasılığı şu formül ile ifade edilir:

<span class="mw-page-title-main">Doğum günü problemi</span>

Olasılık teorisinde, doğum günü problemi veya doğum günü paradoksu, n adet rastgele seçilmiş kişiden oluşan bir grup içindeki bazı çiftlerin doğum gününün aynı olma olasılığını inceler. Güvercin deliği ilkesine göre, kişi sayısı 367'ye ulaştığında olasılık %100'e ulaşır fakat, %99,9 olasılığa sadece 70 kişi ile ve %50 olasılığa 23 kişi ile ulaşılır. Bu sonuçlar, yılın her gününün eşit derecede olası bir doğum günü olduğu varsayımına dayanır.

İstatistikte, p değeri, bir istatistiksel modele bağlı olarak gözlemlenen örneklem sonuçlarının ne kadar aşırı olduğunu ölçmek için kullanılan bir fonksiyondur. P değeri ile yapılan istatistiksel hipotez testleri sosyal bilimlerin ve doğa bilimlerinin birçok alanında kullanılır. Bu alanlardan bazıları iktisat, psikoloji, biyoloji, ceza adaleti, kriminoloji ve sosyolojidir. P değeri yönteminin yanlış kullanımı konusunda dikkate değer miktarda tartışma vardır.

Uygunluk iyiliği İstatistiksel modelin, gözlem setine ne kadar iyi uyulduğunu açıklar. Uygunluk iyiliğinin ölçütleri genel olarak gözlemlenen değerler ile söz konusu modelde beklenen arasındaki tutarsızlığı özetlemektedir. Bu ölçütler istatistiksel hipotez testi işleminde örneğin; hatalı modellerin normalleştirilmesinin testinde, özdeşleşmiş dağılımlardan çıkarılan iki örneklemin aynı olup olmadığının testinde, sonuç frekanslarının belirli bir dağılımı takip edip etmediğinin testinde kullanılabilir. Varyans analizinde, varyansın içerisindeki değişkenlerden biri karelerinin toplamının bir bölümünü oluşturabilir.

ARDL Sınır Testi veya gecikmesi dağıtılmış otoregresif sınır testi,, Mohammad Hashem Pesaran ve Yongcheol Shin tarafından 2001 yılında geliştirilen test, seviyelerinde durağan olmayan en az iki serinin durağan bir bileşimi olduğunu ifade eden eşbütünleşme kavramını test etmek amacıyla kullanılan modeldir. Özetle uzun ve kısa dönem nedensellik ilişkilerini yakalamaya yarayan modeldir. Bu eşbütünleşme testinde, diğer eşbütünleşme testlerinde olduğu gibi aralarındaki eşbütünleşme ilişkisi incelenen serilerin aynı dereceden durağan olmaları şartı bulunmamaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Aşırı öğrenme</span>

İstatistikte, aşırı uyma, üretilen bir analizin belirli bir veri kümesine aşırı oranda uyum göstermesi, dolayısıyla bu veri kümesinde yer almayan yeni verilere uyum sağlayamaması problemidir. Aşırı uyan bir modelde verinin gerektirdiğinden daha fazla parametre vardır. Bunun temel sebebi, verinin elde edilişinde ortaya çıkan sapmaları (gürültü) da kapsayacak bir analiz yapılmış olmasıdır.

<span class="mw-page-title-main">Iota Aurigae</span>

Iota Aurigae veya Hassaleh, Arabacı takımyıldızında bulunan bir yıldızdır. Dünya'dan 490 ışık yılı uzaklıkta yer almakta olup 2,7 görsel büyüklüğü ile çıplak gözle kolayca görülebilecek kadar parlaktır.

<span class="mw-page-title-main">Matematiksel istatistik</span> matematiksel yöntemlerin kullanıldığı olası istatistikler

Matematiksel istatistik, istatistiksel veri toplama tekniklerinin aksine, matematiğin bir dalı olan olasılık teorisinin istatistiğe uygulanmasıdır. Bunun için kullanılan özel matematiksel teknikler arasında matematiksel analiz, doğrusal cebir, stokastik analiz, diferansiyel denklemler ve ölçü teorisi bulunur.

<span class="mw-page-title-main">Bayesci istatistik</span>

Bayesci istatistik, Bayesyen istatistik veya Bayesgil istatistik, olasılığın bir olaya olan inancın bir derecesini ifade ettiği Bayesci olasılık yorumuna dayanan istatistik alanındaki bir teoridir. İnanç derecesi, önceki deneylerin sonuçları gibi olay hakkında önceki bilgilere veya olayla ilgili kişisel inançlara dayanabilir. Bu, olasılığı birçok denemeden sonra bir olayın göreceli sıklığının sınırı olarak gören sıklıkçı olasılık yorumlaması gibi bir dizi başka olasılık yorumundan farklıdır.

<span class="mw-page-title-main">Kuantum termodinamiği</span>

Kuantum termodinamiği, iki bağımsız fiziksel teori olan termodinamik ve kuantum mekaniği arasındaki ilişkilerin incelenmesidir. Bu iki bağımsız teori, ışık ve maddenin fiziksel olaylarını ele alır. 1905'te Albert Einstein, formülünü elde ederek, termodinamik ve elektromanyetizma arasındaki tutarlılık gereksinimi dolayısıyla ışığın kuantumlanıyor olması gerektiği sonucuna vardı. Einstein'ın bu durumu ortaya koyduğu makale, kuantum teorisinin şafağıdır. Kuantum teorisi, Einstein'ın makalesinin yayımlanmasını takip eden birkaç on yıl içerisinde bağımsız bir dizi kuralla kabul gören bir teori hâline geldi. Kuantum termodinamiği, kuantum mekaniğinden termodinamik yasaların ortaya çıkışını ele almaktadır. Termodinamik dengede bulunmayan dinamik süreçleri ele alışında, istatistiksel kuantum mekaniğinden farklılık gösterir. Buna ek olarak, kuantum termodinamiği teorisinin tek başına bir kuantum sistemine uygulanabilir olması için bir arayış vardır.

<span class="mw-page-title-main">Fukuloz</span>

Fukuloz veya 6-deoksi-tagatoz, bir ketoheksoz deoksi şekerdir. Fukuloz, şeker metabolizması sürecinde yer alır. l -fukuloz, l-fukoz izomeraz ile l -fukozdan üretilebilir ve l - fuküloz kinaz ile L -fuküloz-1-fosfata dönüştürülebilir.

Elliott R. Sober Wisconsin-Madison Üniversitesi Felsefe Bölümü'nde Hans Reichenbach Profesörü ve William F. Vilas Araştırma Profesörüdür. Sober, biyoloji felsefesi ve genel bilim felsefesi alanlarındaki çalışmaları ile tanınır.