Bejzijanski informacioni kriterijum (BIC)
Bejzijanski informacioni kriterijum (BIC) je kriterijum za selekciju modela iz teorije informacija koji aproksimira Bejzijanovo poređenje modela. Uveo ga je Gideon Švarc 1978. godine, BIC strože penalizuje složenost modela nego AIC, koristeći kaznu zavisnu od veličine uzorka, što ga čini posebno pogodnim za identifikaciju prave osnovne strukture modela.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Information Criterion. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Prilagođeni koeficijent determinacije (R²_adj)Evaluacija modela↔ compare
- Akaikeov kriterijum informacije (AIC)Evaluacija modela↔ compare
- Srednja kvadratna greška (MSE)Evaluacija modela↔ compare
- R-kvadrat (R²)Evaluacija modela↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →