如何在r中计算bic

贝叶斯信息准则，通常缩写为BIC ，是一种用于比较不同回归模型拟合优度的度量。

在实践中，我们将多个回归模型拟合到同一数据集，并选择BIC值最低的模型作为最适合数据的模型。

我们使用以下公式来计算 BIC：

BIC: (RSS+log(n)dσ̂ ² ) / n

金子：

• d：预测变量的数量
• n：观察总数
• σ̂：与回归模型中每个响应度量相关的误差方差的估计
• RSS：回归模型的残差平方和
• TSS：回归模型的总平方和

以下分步示例展示了如何计算 R 中回归模型的 BIC 值。

第1步：查看数据

对于此示例，我们将使用内置的mtcars数据集：

 #view first six rows of mtcars dataset
head(mtcars)
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3,460 20.22 1 0 3 1

第 2 步：安装多个模板

接下来，我们将使用此数据集拟合几种不同的回归模型：

 #fit three different regression models
model1 <- lm(mpg ~ disp + hp, data = mtcars)
model2 <- lm(mpg ~ disp + qsec, data = mtcars)
model3 <- lm(mpg ~ disp + wt, data = mtcars)

第3步：选择BIC最低的型号

要计算每个模型的 BIC 值，我们可以使用flexmix包中的BIC()函数：

 library (flexmix)

#calculate BIC of model1
BIC(model1)

[1] 174.4815

#calculate BIC of model2
BIC(model2)

[1] 177.7048

#calculate BIC of model3
BIC(model3)

[1] 170.0307

我们可以看到每个型号的BIC值：

• 型号 1的 BIC：174.4815
• 型号 2 BIC：177.7048
• 型号 3 BIC：170.0307

由于模型 3 的 BIC 值最低，我们将选择它作为最适合数据集的模型。

其他资源

以下教程解释了如何在 R 中拟合常见的回归模型：

如何在 R 中执行简单线性回归
如何在 R 中执行多元线性回归
如何在 R 中执行逻辑回归
如何在 R 中执行加权最小二乘回归