Güte der Modellanpassung < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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Hallo!
Ich bräuchte Hilfe ;o). Und zwar geht es um keine konkrete Aufgabe, sondern um eine allgemeine Fragestellung: Ich möchte die Güte der Modellanpassung bestimmen und damit "klassische" multivariate Verteilungsfunktionen mit Copulae vergleichen. Welche Maße gibt es denn dort? Für "normale" Modelle fallen mir [mm] R^2 [/mm] und das adjustierte [mm] R^2 [/mm] ein. Aber die sind ja eher rudimentär.
Die Copulas gestalten sich da auch schwieriger, denke ich. Hier muss man ja einmal die Randfunktionen und zum anderen die Copula betrachten.
Kennt jemand hierfür Gütemaße?
Auch Literaturempfehlungen würden mir u.U. vielleicht schon helfen.
Vielen Dank,
Nominalwert
PS die Forumsregeln bitten mich um folgenden Satz:
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
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Status: |
(Antwort) fertig | Datum: | 19:59 Mo 20.10.2008 | Autor: | dieda |
Hi,
das Bestimmtheitsmaß ist auf jeden Fall schon mal ein guter Anhaltpunkt, ob man komplett daneben liegt. Weitere Gütekriterien sind zum Beispiel Tests auf bestimmte Verteilungen (F-Test, t-Test, [mm] \chi^2-Test). [/mm] Aber auch einfache Signifikanztests deiner geschätzten Parameter geben einem Aufschluss. Beliebte Kriterien sind auch die sogenannten Informationskriterien (AIC, BIC, HQIC, ...). Sie dienen vor allem dem Vergleich verschiedener Modelle. Das wahrscheinlich naheliegendste ist der Prognosefehler (MSE, MAE,...).
Unter diesen Stichworten findest du zig Literatur
Viele Grüße,
dieda
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Status: |
(Mitteilung) Reaktion unnötig | Datum: | 16:21 Di 28.10.2008 | Autor: | nomialwert |
Hallo Dieda,
das sind ja erstmal schön viele Hinweise und Suchworte, so dass ich mich jetzt ins Getümmel stürzen kann und gucken, ob das nun Maße für mich sind ;o)
Viele Grüße!
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