Bayesowskie kryterium informacyjne Schwarza


Bayesowskie kryterium informacyjne Schwarza w encyklopedii

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii Przejdź do nawigacji Przejdź do wyszukiwania

Bayesowskie kryterium informacyjne Schwartza (BIC - od ang. Bayesian Information Criterion) – w modelowaniu równań strukturalnych jest to jeden ze wskaźników dopasowania modelu. Twórcą wskaźnika jest Gideon Schwarz, który przedstawił ten wskaźnik w artykule z 1978 r. pt. Estimating the Dimension of a Model.

BIC oraz AIC są najpowszechniej wykorzystywanymi kryteriami informacyjnymi, a więc metodami porównywania modeli dla zmiennej zależnej, aby dokonać selekcji najlepszego modelu. Zgodnie z przyjętą konwencją, najlepszym modelem jest ten dla którego wartość kryterium informacyjnego jest najniższa.

Bibliografia | edytuj kod

Na podstawie artykułu: "Bayesowskie kryterium informacyjne Schwarza" pochodzącego z Wikipedii
OryginałEdytujHistoria i autorzy