ベイズ型情報量基準

Pocket

 ベイズ型情報量基準 (BIC) は最尤法によって推定されたモデルの評価基準であり,サンプルサイズ n が十分に大きい時にモデルの事後確率に対応する周辺尤度を積分のラプラス法で近似して得られます.θ は p 次元パラメータ,f(xn|θ) は確率分布関数です.赤池情報量基準との違いは罰則項の係数が AIC では 2 に固定してあったのに対し, BIC ではサンプルサイズ n の自然対数を乗じているところにあります.

\displaystyle BIC = -2\log f(x_n|\hat\theta) + p\log n

参照:
確率分布ごとの確率密度関数および期待値と分散
赤池情報量基準(AIC)を確率分布関数から最尤法を用いて計算する

Pocket

投稿者: admin

趣味:写真撮影とデータベース. カメラ:TOYO FIELD, Hasselblad 500C/M, Leica M6. SQL Server 2008 R2, MySQL, Microsoft Access.

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です