MCDMInformation-theoretic criterion
קריטריון המידע הבייסיאני (BIC)
קריטריון המידע הבייסיאני (BIC) הוא קריטריון לבחירת מודלים מתורת האינפורמציה, המקרב השוואת מודלים בייסיאנית. הוצג על ידי גידעון שוורץ בשנת 1978, ה-BIC מטיל עונש על מורכבות המודל באופן כבד יותר מה-AIC, על ידי שימוש בעונש התלוי בגודל המדגם, מה שהופך אותו למתאים במיוחד לזיהוי מבנה המודל האמיתי.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Information Criterion. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- מקדם המתאם המתוקנן (R²_adj)הערכת מודלים↔ compare
- קריטריון המידע של אקאיקה (AIC)הערכת מודלים↔ compare
- טעות ריבועית ממוצעת (MSE)הערכת מודלים↔ compare
- מקדם הקביעה (R²)הערכת מודלים↔ compare