Разлика између АИЦ-а и БИЦ-а

АИЦ вс БИЦ

АИЦ и БИЦ се широко користе у критеријумима за избор модела. АИЦ значи Акаике информационе критеријуме, а БИЦ значи Баиесиан информативни критеријум. Иако су ова два термина адресирана на избору модела, они нису исти. Може се наићи на разлике између два приступа избору модела.

Акаике-ове информационе критеријуме су формиране 1973., а Баиесове информационе критеријуме 1978. Хиротсугу Акаике је развио Акаике-ове информационе критеријуме, док је Гидеон Е. Сцхварз развио бајесовски информациони критеријум.

АИЦ се може назвати задовољством доброг уклапања било ког процењеног статистичког модела. БИЦ је врста избора модела међу класом параметричних модела са различитим бројем параметара.

Када упоређујемо Баиесове информационе критеријуме и Акаике-ове информационе критеријуме, казна за додатне параметре је већа у БИЦ-у него у АИЦ-у. За разлику од АИЦ-а, БИЦ кажњава слободне параметре снажније.

Акаике-ови информациони критеријуми углавном покушавају да пронађу непознати модел који има стварну димензионалну стварност. То значи да модели нису прави модели у АИЦ-у. С друге стране, Баиесови информативни критеријуми наилазе само на Труе моделе. Такође се може рећи да су Баиесови информативни критеријуми доследни, док Акаике-ови критеријуми за информације нису тачни.

Када ће Акаике-ови информативни критеријуми представити опасност која би могла да се користи. Баиесови информативни критеријуми представљаће опасност која би јој била корисна. Иако је БИЦ толерантнији у поређењу са АИЦ-ом, показује мању толеранцију при већим бројевима.

Акаике-ови информациони критеријуми су добри за асимптотичку еквивалентност унакрсној валидацији. Напротив, Баиесови информативни критеријуми су добри за доследну процену.

Резиме

1. АИЦ значи Акаике-ове информационе критеријуме, а БИЦ значи Баиесиан информативни критеријум.

2. Акаике-ови информациони критеријуми су формирани 1973. године, а Баиесови информативни критеријуми 1978.

3. Када упоређујемо Баиесијеве критеријуме информација и Акаике-ове критеријуме информација, казна за додатне параметре је већа у БИЦ-у него у АИЦ-у.

4. Акаике-ови информативни критеријуми углавном покушавају да пронађу непознати модел који има стварну димензионалну стварност. С друге стране, Баиесови информативни критеријуми наилазе само на Труе моделе.

5. Баиесијеви информативни критеријуми су конзистентни, док Акаике-ови критеријуми за информације нису тачни.

6. Акаике-ови информациони критеријуми су добри за асимптотичку еквивалентност унакрсној валидацији. Напротив, Баиесови информативни критеријуми су добри за доследну процену.

7. Иако је БИЦ толерантнији у поређењу са АИЦ-ом, показује мању толеранцију при већим бројевима.

8. За разлику од АИЦ-а, БИЦ кажњава слободне параметре снажније.

//