Bayes信息准则(BIC)是一种用于模型选择的统计准则。它对模型进行评估,考虑了模型的拟合优度和模型复杂度,可以用来选择最优模型。在具体的使用案例中,BIC通常与贝叶斯推断一起使用。在贝叶斯推断中,我们通过后验概率分布来计算模型参数的不确定性。BIC可以用来选择最优模型,它是一个用于比较不同模型的统计量,通过比较B...
贝叶斯信息准则（BIC）或Schwarz信息准则（SBC，SBIC）在有限模型集合中选择最佳模型的统计方法中发挥关键作用。它通过计算概率函数并加入模型参数数量的惩罚项，以防止模型过度拟合，为模型选择提供平衡方法。BIC的开发者Gideon E. Schwarz将贝叶斯参数应用于该准则，与Akaike信息准则（AIC）相类似，AIC由Schwarz...