Bayes'i informatsioonikriteerium (BIC)
Bayes'i informatsioonikriteerium (BIC) on informatsiooniteoreetiline mudelivaliku kriteerium, mis on ligikaudne Bayes'i mudelivõrdlusele. Gideon Schwarzi poolt 1978. aastal tutvustatud BIC karistab mudeli keerukust AIC-st raskemini, kasutades sõltuvat karistust valimi suuruse järgi, muutes selle eriti sobivaks tõelise alusstruktuuri tuvastamiseks.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Schwarz, G. (1978). Estimating the dimension of a model. Annals of Statistics, 6(2), 461-464. DOI: 10.1214/aos/1176344136 ↗
- Burnham, K. P., & Anderson, D. R. (2002). Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-Theoretic Approach (2nd ed.). New York: Springer. DOI: 10.2307/3802723 ↗
- Kass, R. E., & Raftery, A. E. (1995). Bayes factors. Journal of the American Statistical Association, 90(430), 773-795. DOI: 10.1080/01621459.1995.10476572 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Information Criterion. ScholarGate. https://scholargate.app/et/model-evaluation/bayesian-information-criterion
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Kohandatud määra tegur (R²_adj)Mudelite hindamine↔ compare
- Akaike informatsioonikriteerium (AIC)Mudelite hindamine↔ compare
- Ruutkeskmine viga (MSE)Mudelite hindamine↔ compare
- R-ruut (R²)Mudelite hindamine↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →