五月天青色头像情侣网名,国产亚洲av片在线观看18女人,黑人巨茎大战俄罗斯美女,扒下她的小内裤打屁股

歡迎光臨散文網(wǎng) 會員登陸 & 注冊

FRM考試Akaike information criterion的內(nèi)容有什么?

2022-04-09 10:02 作者:融躍教育  | 我要投稿

FRM考試科目多,考生備考是有一定的壓力的。但是考生可以通過外界的力量來通過考試,比如FRM網(wǎng)課,還有就是對于金融英語詞匯的掌握。在FRM考試中Akaike information criterion的內(nèi)容有什么?

首先,需要考生了解Akaike information criterion的意思,也就是赤池信息量準則,簡稱AIC。它是衡量統(tǒng)計模擬合優(yōu)良性的一種標準,是由日本統(tǒng)計學(xué)家赤池弘次創(chuàng)立和發(fā)展的。赤池信息量準則建立在熵的概念基礎(chǔ)上,可以權(quán)衡所估計模型的復(fù)雜度和此模型擬合數(shù)據(jù)的優(yōu)良性。

在一般的情況下,AIC可以表示為:

AIC=(2k-2L)/n

它的假設(shè)條件是模型的誤差服從獨立正態(tài)分布。

其中:k是所擬合模型中參數(shù)的數(shù)量,L是對數(shù)似然值,n是觀測值數(shù)目。

AIC的大小取決于L和k。k取值越小,AIC越小;L取值越大,AIC值越小。k小意味著模型簡潔,L大意味著模型精確。因此AIC和修正的決定系數(shù)類似,在評價模型是兼顧了簡潔性和精確性。

具體到,L=-(n/2)*ln(2*pi)-(n/2)*ln(sse/n)-n/2.其中n為樣本量,sse為殘差平方和

表明增加自由參數(shù)的數(shù)目提高了擬合的優(yōu)良性,AIC鼓勵數(shù)據(jù)擬合的優(yōu)良性但是盡量避免出現(xiàn)過度擬合(Overfitting)的情況。所以優(yōu)先考慮的模型應(yīng)是AIC值zui小的那一個。赤池信息準則的方法是尋找可以最好地解釋數(shù)據(jù)但包含最少自由參數(shù)的模型。

FRM考試的內(nèi)容就分享這么多,考生如果對FRM考試還有更多的疑問,可以文章評論一起學(xué)習(xí)探討!另外,有2022年全年備考日歷,想要的私信或者評論哦!


FRM考試Akaike information criterion的內(nèi)容有什么?的評論 (共 條)

分享到微博請遵守國家法律
盱眙县| 怀集县| 大余县| 北票市| 原阳县| 金华市| 娱乐| 册亨县| 启东市| 都兰县| 会宁县| 江陵县| 安徽省| 苍山县| 祥云县| 偏关县| 仲巴县| 盐山县| 亚东县| 扶余县| 福泉市| 阆中市| 巴南区| 关岭| 剑河县| 西充县| 永仁县| 通化市| 康平县| 布尔津县| 石泉县| 曲水县| 泾阳县| 滕州市| 二连浩特市| 营口市| 蒙阴县| 南安市| 丰镇市| 眉山市| 凌云县|