Recursive Deviance Information Criterion for the Hidden Markov Model
Notice bibliographique
Résumé
In Bayesian model selection, the deviance information criterion (DIC) has become a widely used criterion. It is however not defined for the hidden Markov models (HMMs). In particular, the main challenge of applying the DIC for HMMs is that the observed likelihood function of such models is not available in closed form. A closed form for the observed likelihood function can be obtained either by summing all possible hidden states of the complete likelihood using the so-called the forward recursion, or via integrating out the hidden states in the conditional likelihood. Hence, we propose two versions of the DIC to the model choice problem in HMMs context, namely, the recursive deviance-based DIC and the conditional likelihood-based DIC. In this paper, we compare several normal HMMs after they are estimated by Bayesian MCMC method. We conduct a simulation study based on synthetic data generated under two assumptions, namely diversity in the heterogeneity level and also the number of states. We show that the recursive deviance-based DIC performs well in selecting the correct model compared with the conditional likelihood-based DIC that prefers the more complicated models. A real application involving the waiting time of Old Faithful Geyser data was also used to check those criteria. All the simulations were conducted in Python v.2.7.10, available from first author on request.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».