「ベイズ情報量規準」の版間の差分
提供: miniwiki
ja>Charlesy |
細 (1版 をインポートしました) |
(相違点なし)
|
2018/8/19/ (日) 17:39時点における最新版
ベイズ情報量規準(べいずじょうほうりょうきじゅん)は、ベイジアン情報量規準、シュワルツ情報量規準、シュワルツのベイジアン情報量規準などとも呼ばれる、統計学における情報量規準の一つである。この規準は、回帰モデルが多くの項を含みすぎることに対してペナルティを課するものである。
一般的な形式は、次の通りである。
- [math]\mathrm{BIC} = -2 \cdot \ln\left(L\right) + k \ln(n)\,[/math]
ここで、[math]L[/math]は尤度関数、[math]n[/math]は標本の大きさあるいは観測の数、[math]k[/math]は母数あるいは独立変数の数である。 ガウス誤差モデルの下では、次の通りとなる。
- [math]\mathrm{SIC} = n\ln\left({\mathrm{RSS} \over n}\right) + k \ln(n)\,[/math]