Diferența dintre AIC și BIC Diferența dintre

AIC vs BIC , AIC și BIC sunt utilizate pe scară largă în criteriile de selecție a modelelor. AIC înseamnă criteriile de informare Akaike și BIC înseamnă criterii Bayesian de informare. Deși acești doi termeni abordează selecția modelului, aceștia nu sunt la fel. Se poate întâmpla diferența între cele două abordări ale selecției modelului.

Criteriile de informare Akaike au fost create în 1973 și Criteriile de informare Bayesiene în 1978. Hirotsugu Akaike a dezvoltat criteriile de informare Akaike, în timp ce Gideon E. Schwarz a elaborat criteriul de informare Bayesian.

AIC poate fi numită ca o măsură a bunei potriviri a oricărui model statistic estimat. BIC este un tip de selecție a modelului între o clasă de modele parametrice cu un număr diferit de parametri.

Atunci când se compară criteriile de informare bayesiene și criteriile de informare Akaike, pedeapsa pentru parametrii suplimentari este mai mult în BIC decât AIC. Spre deosebire de AIC, BIC penalizează mai mult parametrii liberi.

Criteriile de informare Akaike încearcă, în general, să găsească un model necunoscut care are o realitate dimensională înaltă. Aceasta înseamnă că modelele nu sunt adevărate modele în AIC. Pe de altă parte, criteriile Bayesian de informare se referă numai la modelele True. De asemenea, se poate spune că criteriile de informare Bayesiene sunt consecvente, în timp ce criteriile de informare Akaike nu sunt așa.

Când criteriile de informare ale Akaike vor prezenta pericolul pe care îl va avea. Criteriile de informare bayesiene vor prezenta pericolul pe care ar putea-l submina. Deși BIC este mai tolerant în comparație cu AIC, acesta arată o toleranță mai redusă la numere mai mari.

Criteriile de informare Akaike sunt bune pentru a face echivalentul asimptotic cu validarea încrucișată. Dimpotrivă, criteriile de informare Bayesiene sunt bune pentru o estimare consecventă.

Sumar

1. AIC înseamnă criteriile de informare Akaike și BIC înseamnă criterii Bayesian de informare.

2. Criteriile de informare ale Akaike au fost create în 1973 și Criteriile Bayesian de Informații în 1978.

3. Atunci când se compară criteriile de informare Bayesian și criteriile de informare Akaike, pedeapsa pentru parametrii suplimentari este mai mult în BIC decât AIC.

4. Criteriile de informare Akaike încearcă, în general, să găsească un model necunoscut care are o realitate dimensională înaltă. Pe de altă parte, criteriile Bayesian de informare se referă numai la modelele True.

5. Criteriile Bayesian de informare sunt consecvente, în timp ce criteriile de informare ale Akaike nu sunt așa.

6. Criteriile de informare Akaike sunt bune pentru a face echivalentul asimptotic cu validarea încrucișată. Dimpotrivă, criteriile de informare Bayesiene sunt bune pentru o estimare consecventă.

7. Deși BIC este mai tolerant în comparație cu AIC, acesta arată o toleranță mai redusă la numere mai mari.

8. Spre deosebire de AIC, BIC penalizează mai mult parametrii liberi.

- top iFrame -> - fundul iFrame ->

//