Akaike's AIC presentation, by Rozan Karagoz

Dfbaebe5e96e827d993483f842c74fa2?s=47 Xi'an
December 02, 2013

Akaike's AIC presentation, by Rozan Karagoz

reading seminar, TSI Master program, Université Paris-Dauphine, Dec. 1, 2013

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Xi'an

December 02, 2013
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Transcript

  1. Hirotugu Akaike, Member, IEEE A New Look at the Statistical

    Model Identification
  2. Plan  Introduction  Test d’hypothèse: Séries chronologiques  De

    l’approche directe au modèle de contrôle de l’erreur.  Moyenne de la Log-Vraisemblance comme une mesure d’ajustement  Conclusion
  3. Plan  Introduction  Test d’hypothèse: Séries chronologiques  De

    l’approche directe au modèle de contrôle de l’erreur.  Moyenne de la Log-Vraisemblance comme une mesure d’ajustement  Exemples  Conclusion
  4. Introduction  Modèles Classiques  Neyman-Pearson  Inadéquation des ces

    tests d’hypothèses avec les procédures d’approximation  Nouvelle perspective: Méthode du Maximum de vraisemblance
  5. Introduction  Modèles Classiques  Neyman-Pearson  Inadéquation des ces

    tests d’hypothèses avec les procédures d’approximation  Nouvelle perspective: Méthode du Maximum de vraisemblance appliquée à des modèles à plusieurs fonctions de densité.
  6. Introduction  Formule 1  Formule 2 AIC

  7. Introduction  MAICE estimateur du minimum d’AIC  Intérets du

    MAICE
  8. Introduction “Tous les modèles sont faux mais certains sont utiles”

    George Box
  9.  Introduction  Test d’hypothèse: Séries chronologiques  De l’approche

    directe au modèle de contrôle de l’erreur.  Moyenne de la Log-Vraisemblance comme une mesure d’ajustement  Exemples  Conclusion
  10. Test d’hypothèses: Séries chronologiques  Principaux modèles statistiques pour l’étude

    de séries temporelles  Critère d’information
  11. Test d’hypothèses: Séries chronologiques  Principaux modèles statistiques pour l’étude

    de séries temporelles  ModèlesAutorégressifs(AR)
  12. Test d’hypothèses: Séries chronologiques  Principaux modèles statistiques pour l’étude

    de séries temporelles  ModèlesAutorégressifs(AR)  Modèles Moyennes Mobiles(MA)
  13. Test d’hypothèses: Séries chronologiques  Principaux modèles statistiques pour l’étude

    de séries temporelles  ModèlesAutorégressifs(AR)  Modèles Moyennes Mobiles(MA)  ARMA(p,q)
  14. Test d’hypothèses: Séries chronologiques  Principaux modèles statistiques pour l’étude

    de séries temporelles  Critère d’information  Historique
  15. Test d’hypothèses: Séries chronologiques  Principaux modèles statistiques pour l’étude

    de séries temporelles  Critère d’information  Historique  Définition
  16. Test d’hypothèses: Séries chronologiques  Principaux modèles statistiques pour l’étude

    de séries temporelles  Critère d’information  Historique  Définition  Adaptation au modèleARMA(p,q) pour T observations
  17.  Exemple

  18. .  Pour prévoir l’avenir , il faut connaître le

    passé, car les événements de ce monde ont en tout termes des liens aux temps qui les ont précédés.
  19. De l’approche directe au modèle de contrôle de l’erreur 

    Régression dans le cas des séries indépendants du temps  Cp de Mallows Cp= Sum (y-yp )2 / s2 - n+2p s: estimateur de la variance y-yp: les résidus yp :est la valeur prévue de y à partir des p régresseurs n : la taille d'échantillon o Cas modèle ajusté Cp~p
  20. Estimateurs de Davisson

  21. .  Propriétés des auto-corrélations (les équation de Yule- Walker)

    :
  22. De l’approche directe au modèle de contrôle de l’erreur Remarque

    Une caractéristique commune de ces procédures est que l’analyse des statistiques doit être étendu à l’ordre 1/N.
  23. Plan  Introduction  Test d’hypothèse: Séries chronologiques  De

    l’approche directe au modèle de contrôle de l’erreur.  Moyenne de la Log-Vraisemblance comme une mesure d’ajustement  Exemples  Conclusion
  24. Moyenne de la Log-Vraisemblance comme une mesure d’ajustement  Propriété

    de la moyenne du log-vraisemblance
  25. None
  26. Moyenne de la Log-Vraisemblance comme une mesure d’ajustement  Divergence

    de Kullback-Leibler
  27. .

  28. .

  29. .  Revenons sur la définition d’un critère d’information.

  30. .

  31. Remarque  Quand deux modèles de même maximum de vraisemblance,

    le MAICE se définit comme celui qui a le plus petit nombre de paramètre.
  32. Conclusion  L'utilité pratique de la procédure de test d'hypothèse

    comme une méthode de construction de modèles statistiques ou identification Considéré doit être assez limité.  la moyenne de log-vraisemblance semble être un choix naturel comme le critère de l'ajustement d'un modèle statistique . La procédure sur la base de l'AIC par MAICE qui est une estimation de la log-vraisemblance moyenne fourni une procédure polyvalente pour l'identification du modèle statistique
  33. Exemple numérique  Dans la série classique de nombre tache

    solaire N= 176 dans un modèle AR jusqu’à 35ème ordre MAICE est modèle 8ème ordre.(eighthorder model). AIC atteint à minimum local au seconde ordre. Pour Beveridge ; N=370 index du prix du blé dans un modèle AR jusqu’à 50ème d’ordre MAICE est encore modèle 8ème ordre. AIC atteint à minimum local au seconde ordre(par Sargan) D’après le travaille d’Anderson ,il vaut mieux choisir des modèle à 8ème ordre.
  34. Exemple numérique

  35. .