Increasing Generalizability via the Principle of Minimum Description Length

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/in	Bonifay, Wes
Titel	Increasing Generalizability via the Principle of Minimum Description Length
Quelle	(2022), (8 Seiten) PDF als Volltext (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2) Verfügbarkeit
Zusatzinformation	ORCID (Bonifay, Wes) Weitere Informationen
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; online; Monographie
Schlagwörter	Statistical Analysis; Models; Goodness of Fit; Evaluation Methods; Generalizability Theory; Selection; Data Collection + Suchen Sie Ihr Suchwort? Statistische Analyse; Analogiemodell; Auslese; Data capture; Datensammlung
Abstract	Traditional statistical model evaluation typically relies on goodness-of-fit testing and quantifying model complexity by counting parameters. Both of these practices may result in overfitting and have thereby contributed to the generalizability crisis. The information-theoretic principle of minimum description length addresses both of these concerns by filtering noise from the observed data and consequently increasing generalizability to unseen data. [This paper was published in "Behavioral and Brain Sciences" v45 Article E5 2022.] (As Provided).
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update	2024/1/01

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