貝葉斯資訊量準則

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貝葉斯資訊量準則Bayesian information criterionBIC)係統計學上一條用嚟評估統計模型嘅準則。根據呢條準則,評估一個統計模型嗰陣應該要令以下嘅數值有咁細得咁細[1]

當中 係估計咗嘅參數嘅數量, 係個模型嘅概似函數(likelihood function)得到嘅最大數值,而 樣本大細

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  1. Wit, Ernst; Edwin van den Heuvel; Jan-Willem Romeyn (2012). "'All models are wrong...': an introduction to model uncertainty". Statistica Neerlandica. 66 (3): 217–236.