Bayesian Information Criterion
The Bayesian Information Criterion is an information-theoretic model selection criterion that approximates Bayesian model comparison. Introduced by Gideon Schwarz in 1978, BIC penalizes model complexity more heavily than AIC by using a sample-size-dependent penalty, making it particularly suitable for identifying the true underlying model structure.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.