Bayesovské informačné kritérium (BIC)
Bayesovské informačné kritérium je kritérium výberu modelu založené na teórii informácií, ktoré aproximuje bayesovské porovnávanie modelov. Zavedené Gideon Schwarzom v roku 1978, BIC penalizuje zložitosť modelu prísnejšie ako AIC tým, že používa pokutu závislú od veľkosti vzorky, čo ho robí obzvlášť vhodným na identifikáciu skutočnej základnej štruktúry modelu.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Information Criterion. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- Upravený koeficient determinácie (R²_adj)Hodnotenie modelov↔ compare
- Akaikov informačný kritérium (AIC)Hodnotenie modelov↔ compare
- Stredná kvadratická chyba (MSE)Hodnotenie modelov↔ compare
- Koeficient determinácie (R²)Hodnotenie modelov↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →