Bayesianskt informationskriterium (BIC)
Det Bayesianska informationskriteriet är ett modellurvalskriterium inom informationsteori som approximerar Bayesiansk modelljämförelse. Infört av Gideon Schwarz 1978, bestraffar BIC modellkomplexitet hårdare än AIC genom att använda en urvalsberoende straffavgift, vilket gör det särskilt lämpligt för att identifiera den sanna underliggande modellstrukturen.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Information Criterion. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- Justerat R-kvadrat (R²_adj)Modellutvärdering↔ compare
- Akaike informationskriterium (AIC)Modellutvärdering↔ compare
- Medelkvadratfel (MSE)Modellutvärdering↔ compare
- R-kvadrat (R²)Modellutvärdering↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →