Estoy intentando interpretar algunos resultados de un artículo que presenta valores de AICc para diferentes modelos de regresión múltiple candidatos. El documento presenta los resultados del modelo desglosados por número de variables independientes. No sé mucho sobre AIC, así que me pregunto si es válido comparar las puntuaciones AICc entre, por ejemplo, un modelo de 2 y 3 variables. El artículo utiliza 4 vbls en total y presenta una puntuación AICc para modelos que contienen todos los subconjuntos posibles de estos vbls. Si esto no es válido, ¿sería alguna otra medida relacionada con el AICc (por ejemplo, las ponderaciones de Akaike, etc.) una comparación válida?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Este sería más o menos el objetivo de la AIC. La respuesta a esto se puede encontrar incluso en el Página de la AIC en Wikipedia . Cito: "Dado un conjunto de modelos candidatos para los datos, el modelo preferido es el que tiene el valor AIC mínimo. Por tanto, el AIC no sólo recompensa la bondad del ajuste, sino que también incluye una penalización que es una función creciente del número de parámetros estimados."
Si el AIC es un buen criterio para el caso que nos ocupa es otra cuestión, pero tendría que proporcionar más información para poder responder a eso.
