Có thể đề nghị cuốn sách Burnham-Anderson về suy luận đa mô hình không?

Được thúc đẩy bởi sự thay đổi gần đây của thống kê lựa chọn mô hình mặc định trong gói dự báo của R từ AIC sang AICc, tôi tò mò liệu cái sau có thực sự được áp dụng ở bất cứ đâu trước đây không. Tôi có một loạt các câu hỏi với sự tôn trọng này và đây là câu hỏi đầu tiên.

Tôi biết rằng để thay thế AIC bằng AICc ở mọi nơi là những gì cuốn sách nổi tiếng trong (1) của Burnham và Anderson (không phải là thống kê), như được tóm tắt ở đây , khuyến nghị. Cuốn sách đôi khi được các nhà thống kê trẻ nhắc đến một cách không chính thức, xem ví dụ bình luận cho bài đăng trên blog này của Rob Hyndman , nhưng nhà thống kê Brian Ripley đã khuyên theo một cách hoàn toàn khác:

“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]

Nó dựa trên những gì Ripley viết trên AIC và lý thuyết liên quan rằng cảnh báo nên được thực hiện nghiêm túc. Tôi có cả một bộ sưu tập tốt các bài báo của Akaike và cuốn sách Burnham-Anderson. Cuối cùng tôi sẽ có ý kiến ​​của riêng mình về chất lượng của cuốn sách, nhưng nó cũng sẽ giúp biết được cộng đồng các nhà thống kê, cả trẻ và già, nghĩ gì về điều đó. Cụ thể, có giáo sư thống kê (hoặc sinh viên giỏi thống kê khác) đã đề nghị rõ ràng cuốn sách như một bản tóm tắt hữu ích về việc sử dụng AIC để lựa chọn mô hình không?

Tài liệu tham khảo:

(1) Burnham, KP & Anderson, lựa chọn mô hình DR và ​​suy luận đa mô hình: một cách tiếp cận lý thuyết thông tin thực tế Springer, 2002

Tái bút Trả lời "câu trả lời" gần đây nói rằng "Dr.Burnham là một nhà thống kê tiến sĩ" Tôi muốn thêm vào sự làm rõ này. Vâng, bản thân anh ấy là một nhà thống kê, một thành viên của ASA và là người nhận được nhiều giải thưởng chuyên nghiệp, bao gồm Huy chương Thành tích Xuất sắc từ ASA. Nhưng ai nói anh ta không? Tất cả những gì tôi đã nói ở trên là với tư cách là một cặp tác giả, họ không phải là nhà thống kê và cuốn sách phản ánh thực tế này.

OP dường như đang tìm kiếm một cuộc khảo sát chất lượng cao về các nhà thống kê chất lượng cao để giúp đánh giá liệu một cuốn sách cụ thể có chất lượng cao hay không, đặc biệt liên quan đến cuộc tranh luận giữa AIC và AICc. Trang web này không đặc biệt hướng đến các cuộc khảo sát có hệ thống. Thay vào đó tôi sẽ cố gắng giải quyết câu hỏi cơ bản trực tiếp.

Cả AIC và AICc đều có các mô hình tính điểm theo sự đánh đổi theo kinh nghiệm giữa sự phù hợp của mô hình (về khả năng) và sự phù hợp (về số lượng tham số). Trong sự đánh đổi này, AICc đưa ra hình phạt lớn hơn một chút về số lượng tham số. Do đó, AICc luôn khuyến nghị các mô hình có độ phức tạp nhỏ hơn hoặc bằng với độ phức tạp của mô hình AIC tốt nhất. Theo nghĩa này, mối quan hệ giữa hai người rất đơn giản, mặc dù những tranh luận phức tạp khủng khiếp nằm dưới nguồn gốc của họ.

AIC và AICc chỉ là hai trong số nhiều tiêu chí thông tin ứng viên, với BIC và DIC có lẽ là lựa chọn thay thế hàng đầu. BIC bảo thủ hơn nhiều (xử phạt số lượng lớn các tham số mô hình) so với AIC hoặc AICc trong hầu hết các trường hợp. Câu hỏi về tiêu chí nào là tốt nhất là vấn đề thực sự cụ thể. Một cách hợp pháp có thể thích một tiêu chí cực kỳ bảo thủ trong trường hợp cần dự đoán ngoài mẫu mạnh mẽ.

FWIW, tôi thấy mức độ bảo thủ của AICc là thường được ưu tiên hơn AIC trong các nghiên cứu mô phỏng mở rộng về lỗi dự đoán trong các mô hình thu hồi.