出于最近R预测包中的默认模型选择统计从AIC更改为AICc的动机,我很好奇后者在任何地方都适用的情况下是否确实适用。在这方面,我有一系列问题,这是第一个。
我知道,Burnham和Anderson(非统计学家)在(1)中所著的著名著作(在此处进行了总结)建议采用随处可见的AICc来代替AICc 。有时候,年轻的统计学家会不加批判地提及这本书,例如,参见Rob Hyndman对本博客文章的评论,但统计学家Brian Ripley提出了一种截然不同的建议:
“Burnham and Anderson (2002) is a book I would recommend people NOT read until
they have read the primary literature. I see no evidence that the authors have
actually read Akaike’s papers." [quoted from [AIC MYTHS AND MISUNDERSTANDINGS][4] by
Burnham-Anderson]
确实是根据里普利(Ripley)在AIC和相关理论上所写的内容,应认真对待警告。我既有大量的Akaike自己的论文集,也有Burnham-Anderson的书。我最终将对本书的质量有自己的看法,但这也将有助于了解统计人员(无论年龄大小)对此的看法。特别是,是否有统计学教授(或其他统计学的优秀学生)明确推荐这本书作为使用AIC进行模型选择的知识的有用总结?
参考:
(1)Burnham,KP&Anderson,DR模型选择和多模型推理:实用的信息理论方法Springer,2002年
PS。在回答最近的“答案”时指出“ Burnham博士是统计学博士”时,我想补充一下。是的,他本人是统计学家,是ASA的会员,并且获得了许多专业奖项,包括ASA的杰出成就奖章。但是谁说他不是?我上面所说的是,作为两位作者,他们不是统计学家,而这本书反映了这一事实。