[R-br] Critério de Seleção de Modelos

[Cesar Rabak]

Andressa,

O melhor critério que se pode usar até hoje é de empregar o modelo que
possa descrever de maneira mais acurada possível o fenômeno que você está
estudando.

Métodos "automáticos" podem descartar variáveis que por terem na sua
amostra valores "constantes ou com pouca variação" pareçam não influir na
sua VD, enquanto alguma medida ou observação com mais ruído pode ser
considerada "influente" da mesma forma erroneamente.

Se o tipo de modelagem a fazer é tal que o fenômeno ainda não pode ser
modelado estruturalmente então faça as regressões com uma parte dos dados e
reserve uma quantidade (digamos 10% a 20% das amostras) para testar a
capacidade preditiva do modelo (alguns reconhecerão esta estratégia como
"treino" e "teste" do modelo).

HTH

2016-01-04 16:25 GMT-02:00 Andressa Siroky <andressasiroky16 em hotmail.com>:

> Boa tarde!
>
> Quais critérios de seleção são adequados quando os modelos não são
> encaixados? Vi que AIC e BIC não são.
>
> Obg
>
> Andressa Siroky
>
>
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