Helio, bom dia!<div><br></div><div>Rodei seu script, mas só atentei pra parte do AIC e BIC. O cálculo me parece estar correto.</div><div><br></div><div>Acredito que o procedimento também, sendo aplicado AIC e BIC em um objeto resultante de &#39;lm&#39; (data~predicted oriundos da validação cruzada).</div>
<div><br></div><div>O BIC é uma derivação do AIC. Tanto que:</div><div><br></div><div>BIC(x) == AIC(x, k = log(nobs(object))) ou</div><div><br></div><div>BIC(reglin_ols) == AIC(reglin_ols, k = log(31)) adaptando para um de seus procedimentos (31 observações).</div>
<div><br></div><div>Fiz o teste com seus dados e está OK...</div><div><br></div><div>A diferença entre AIC e BIC é notada com a diferenciação quanto ao número de parâmetros do modelo. No teu caso, você compara um mesmo modelo linear simples sucessivas vezes, não variando o número de parâmetros. Fora isso, por ser um modelo simples não deve haver diferença na penalização por AIC ou BIC, diferindo apenas o cálculo inicial dos índices.</div>
<div><br></div><div>Isso é só um &#39;palpite&#39; e precisaria dar uma estudada na teoria dos índices pra entender melhor. Talvez algum dos colegas da lista possa contribuir mais nesse sentido...</div><div><br></div><div>
<font face="arial, helvetica, sans-serif"><br><span style="font-size:small">================================================</span><br>Éder Comunello<br><br>Ph.D. Student in Agricultural Systems Engineering (USP/ESALQ)<br>
Piracicaba, SP, Brazil [22 42.7&#39;S, 47 37.8&#39;W]<br><br>Researcher at Embrapa Western Region Agriculture</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Dourados, MS, Brazil [</font>22 16.5&#39;S, 54 49.0&#39;W<span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">]</span></div>
<div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:small">================================================</span><br>UTC-03:00</font></div><br>
</div>