当AIC值较低且大致相等时，我该怎么办？

克里斯·查特菲尔德（Chris Chatfield）在（1）中我喜欢阅读许多高质量的书籍和论文，并提出以下建议：

例如，应该在具有较低AIC值和近似相等AIC值的ARIMA时间序列模型之间进行选择，而不是在其上给出最小的AIC，而是在其上给出对最近一年数据的最佳预测。

这种建议的依据是什么？如果听起来不错，为什么Forecast :: auto.arima和其他预测例程不遵循它？尚未实施？它已经在这里讨论的是寻找那些刚好给最小的车型AIC可能不是一个好主意。为什么选择让 $n\ge1$ 低ARIMA模型但大约相等于（内最小AIC的1点或2的值如）不太多的时间序列预测软件的默认？

（1）Chatfield，C.（1991年）。避免统计上的陷阱。统计科学，6（3），240-252。可在线获取，URL：https : //projecteuclid.org/euclid.ss/1177011686。

— 冬眠
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@Gleb_b“与其他AIC相比，AIC仅为高或低。” -当我们谈论模型选择时，我们将如何思考？我们总是看低值而不是高值。我的第四句话怎么了？我认为它很清楚地表明我们正在谈论差异（例如，在最小AIC的一两个范围内）。问题中没有提到AIC的绝对值。

— 2014年

由于@hibernating指出的原因，我从框的标题和第一句中删除了“ low”。

— Harvey Motulsky 2014年

@Harvey Motulsky请在两个地方都放“低”。谢谢。

— 2014年

您的问题是关于如何将模型与AIC的值比较接近的问题进行比较。高或低无关紧要（可以通过更改表示数据的单位来简单地进行更改）。那么为什么要把这些话放回去呢？他们具有误导性。

— Harvey Motulsky 2014年

@Harvey Motulsky请让我做我自己。我喜欢当前的标题和我的原始标题“当AIC的值较低且近似相等时该怎么办？” 在我的统计文章中，我倾向于“选择”而不是“选择”。我还有许多其他的喜好，这些喜好将我描述为个人，并以我形成问题和答案的方式反映出来。很高兴您终于了解了为什么我要求您还原更改。没问题。

— 2014年

的确，如果您有多个近似相等的AIC值，则选择最低值可能不是最佳选择。一个明智的选择是执行模型平均。这样，您不仅可以使用最佳模型进行推理，还可以使用一组“最受支持”的模型，每个模型均根据其AIC值进行加权。

您在这里有Vincent Calcagno的简短介绍

— 阿吉拉
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