Erinevus AIC ja BIC vahel
Share
AIC vs BIC
AIC ja BIC kasutatakse laialdaselt mudelivaliku kriteeriumides. AIC tähendab Akaike'i teabekriteeriume ja BIC tähendab Bayesi teabekriteeriume. Kuigi need kaks terminit käsitlevad mudeli valimist, pole need samad. Kahe mudeli valiku lähenemisviisi vahel võib kokku puutuda.
Akaike teabekriteeriumid loodi 1973. aastal ja Bayesi teabekriteeriumid 1978. Hirotsugu Akaike töötas välja Akaike teabekriteeriumid, samas kui Gideon E. Schwarz töötas välja Bayesise teabe kriteeriumid..
AIC-d võib nimetada mis tahes hinnangulise statistilise mudeli sobivuse hindamiseks. BIC on mudelivaliku tüüp, mis koosneb erineva parameetrite arvuga parameetriliste mudelite klassist.
Bayesi teabekriteeriumite ja Akaike'i teabekriteeriumide võrdlemisel on lisanäitajate karistus rohkem BIC-is kui AIC-is. Erinevalt AIC-st karistab BIC tasuta parameetreid tugevamalt.
Akaike infokriteeriumid püüavad üldiselt leida tundmatut mudelit, millel on kõrge dimensiooniline reaalsus. See tähendab, et mudelid pole AIC-s tõelised mudelid. Teisest küljest käsitlevad Bayesise teabe kriteeriumid ainult True mudeleid. Võib ka öelda, et Bayesi teabekriteeriumid on järjekindlad, samas kui Akaike'i teabekriteeriumid pole nii.
Kui Akaike infokriteeriumid kujutavad endast ohtu, et see üle läheb. Bayesi teabekriteeriumid kujutavad endast ohtu, et need alahinnatakse. Ehkki BIC on AIC-ga võrreldes tolerantsem, näitab see suuremate numbrite korral vähem tolerantsi.
Akaike'i infokriteeriumid on head, et muuta asümptotiliselt võrdseks ristvalideerimisega. Vastupidi, Bayesi teabekriteeriumid on järjepidevaks hindamiseks head.
Kokkuvõte
1. AIC tähendab Akaike'i teabekriteeriume ja BIC tähendab Bayesi teabekriteeriume.
2. Akaike infokriteeriumid loodi 1973. aastal ja Bayesian teabe kriteeriumid 1978. aastal.
3. Kui võrrelda Bayesi teabekriteeriume ja Akaike'i teabekriteeriume, on karistus lisaparameetrite eest rohkem BIC kui AIC.
4. Akaike infokriteeriumid püüavad üldiselt leida tundmatut mudelit, millel on kõrge dimensiooniline reaalsus. Teisest küljest käsitlevad Bayesise teabe kriteeriumid ainult True mudeleid.
5. Bayesi teabekriteeriumid on järjekindlad, samas kui Akaike'i teabekriteeriumid ei ole nii.
6. Akaike'i teabekriteeriumid on head, et muuta asümptotiliselt võrdseks ristvalideerimisega. Vastupidi, Bayesi teabekriteeriumid on järjepidevaks hindamiseks head.
7. Ehkki BIC on AIC-ga võrreldes tolerantsem, näitab see suuremate numbrite korral vähem tolerantsi.
8. Erinevalt AIC-st karistab BIC tasuta parameetreid tugevamalt.
//
