बेयसियन सूचना मानदंड (BIC)
बेयसियन सूचना मानदंड (Bayesian Information Criterion) एक सूचना-सैद्धांतिक मॉडल चयन मानदंड है जो बेयसियन मॉडल तुलना का अनुमान लगाता है। 1978 में गिडियन श्वार्ज़ द्वारा प्रस्तुत, BIC मॉडल जटिलता को AIC की तुलना में अधिक दंडित करता है, नमूना-आकार-निर्भर दंड का उपयोग करके, जिससे यह अंतर्निहित वास्तविक मॉडल संरचना की पहचान के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हो जाता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Information Criterion. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/model-evaluation/bayesian-information-criterion
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- समायोजित R-वर्ग (R²_adj)मॉडल मूल्यांकन↔ compare
- एकाइके सूचना मानदंड (AIC)मॉडल मूल्यांकन↔ compare
- माध्य वर्ग त्रुटि (MSE)मॉडल मूल्यांकन↔ compare
- आर-स्क्वेयर्ड (आर²)मॉडल मूल्यांकन↔ compare