สารบัญ:
2024 ผู้เขียน: Fiona Howard | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-10 06:43
พูดง่ายๆ ว่า AIC เป็นคะแนนตัวเลขเดียวที่สามารถใช้เพื่อกำหนดว่าแบบจำลองใดจากหลาย ๆ แบบที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่จะเป็นแบบจำลองที่ดีที่สุดสำหรับชุดข้อมูลที่กำหนด มันประเมินแบบจำลองค่อนข้าง ซึ่งหมายความว่าคะแนน AIC มีประโยชน์เมื่อเปรียบเทียบกับคะแนน AIC อื่นสำหรับชุดข้อมูลเดียวกันเท่านั้น คะแนน AIC ที่ต่ำกว่าดีกว่า
AIC ต่ำหมายความว่าอย่างไร
หลักการพื้นฐานของ AIC
ล่างบ่งชี้ว่า รูปแบบที่เป็นกันเองมากขึ้น สัมพันธ์กับแบบจำลองที่พอดีกับ AIC ที่สูงกว่า เป็นการวัดสัมพัทธ์ของ parsimony ของแบบจำลอง ดังนั้นจึงมีความหมายก็ต่อเมื่อเราเปรียบเทียบ AIC สำหรับสมมติฐานทางเลือก (=โมเดลต่างๆ ของข้อมูล) … คุณไม่ควรเปรียบเทียบโมเดลกับ AIC มากเกินไป
คะแนน AIC สูงหมายความว่าอย่างไร
เนื่องจาก AIC ปรับขนาดเป็นเส้นตรงด้วยจำนวนพารามิเตอร์ จึงเป็นไปได้ง่ายที่จะได้คะแนน AIC สูง … ความแตกต่างในคะแนน AIC สำหรับสองรุ่นที่แตกต่างกันสามารถตีความได้ว่า ' ข้อมูลเพิ่มเติมที่หายไป' โดยใช้แบบจำลองที่แย่กว่าเมื่อเปรียบเทียบกับรุ่นที่ดีกว่า
AIC อะไรสูงเกินไป
ระดับ A1C ปกติต่ำกว่า 5.7% ระดับ 5.7% ถึง 6.4% บ่งชี้ว่าเป็นโรค prediabetes และระดับ 6.5% หรือมากกว่าบ่งชี้ว่าเป็นโรคเบาหวาน ภายในช่วงก่อนเป็นเบาหวาน 5.7% ถึง 6.4% ยิ่ง A1C ของคุณสูงขึ้น ความเสี่ยงในการเป็นเบาหวานชนิดที่ 2 ก็ยิ่งมากขึ้น
AIC สูงไม่ดีหรือเปล่า
การศึกษาแสดงให้เห็นความสัมพันธ์โดยตรงระหว่าง A1C สูงกับภาวะแทรกซ้อนจากเบาหวานขั้นรุนแรง 3 ระดับ A1C ที่สูงกว่า 7% หมายความว่า มีคนมีความเสี่ยงที่จะเกิดโรคแทรกซ้อนจากโรคเบาหวานมากขึ้น ซึ่งควรกระตุ้นให้บุคคลต้องแน่ใจว่าพวกเขามีแผนที่จะจัดการระดับน้ำตาลในเลือดและ ลดความเสี่ยงนี้
