Verschil tussen AIC en BIC Verschil tussen
AIC en BIC op grote schaal worden gebruikt in modelselectiecriteria. AIC betekent Akaike's Informatie Criteria en BIC betekent Bayesiaanse Informatie Criteria. Hoewel deze twee termen betrekking hebben op modelselectie, zijn ze niet hetzelfde. Men kan tegenkomen verschil tussen de twee benaderingen van modelselectie.
De informatiecriteria van Akaike zijn in 1973 en Bayesiaanse informatiecriteria in 1978 gevormd. Hirotsugu Akaike ontwikkelde de informatiecriteria van Akaike, terwijl Gideon E. Schwarz het Bayesiaanse informatiecriterium ontwikkelde.
De AIC kan worden aangeduid als een mesaure van de goedheid van fit van elk geschat statistisch model. De BIC is een type modelselectie uit een klasse van parametrische modellen met verschillende aantallen parameters.
Bij vergelijking van de Bayesiaanse informatiecriteria en de Akaike-informatiecriteria is de boete voor extra parameters meer in BIC dan in AIC. In tegenstelling tot de AIC bestraft de BIC de vrije parameters sterker.
De informatiecriteria van Akaike proberen over het algemeen een onbekend model te vinden met een hoge dimensionale realiteit. Dit betekent dat de modellen geen echte modellen zijn in AIC. Aan de andere kant zijn de Bayesiaanse informatiecriteria alleen True-modellen. Er kan ook worden gezegd dat de Bayesian Information Criteria consistent is, terwijl Akaike's Information Criteria dat niet is.
Wanneer de Akaike-informatiecriteria het gevaar vormen dat het zou uitslaan. de Bayesiaanse informatiecriteria zullen het gevaar vormen dat het zou ondermijnen. Hoewel BIC toleranter is in vergelijking met AIC, vertoont het minder tolerantie bij hogere aantallen.
De informatiecriteria van Akaike zijn goed om asymptotisch gezien gelijk te zijn aan kruisvalidatie. Integendeel, de Bayesiaanse informatiecriteria zijn goed voor een consistente schatting.
Samenvatting
1. AIC betekent Akaike's Informatie Criteria en BIC betekent Bayesiaanse Informatie Criteria.
2. Akaike's Informatie Criteria werd gevormd in 1973 en Bayesiaanse Informatie Criteria in 1978.
3. Bij het vergelijken van de Bayesiaanse informatiecriteria en de Akaike-informatiecriteria is de boete voor extra parameters meer in BIC dan in AIC.
4. De informatiecriteria van Akaike proberen over het algemeen een onbekend model te vinden met een hoge dimensionale realiteit. Aan de andere kant zijn de Bayesiaanse informatiecriteria alleen True-modellen.
5. Bayesiaanse informatiecriteria zijn consistent, terwijl de informatiecriteria van Akaike dat niet zijn.
6. De informatiecriteria van Akaike zijn goed voor het asymptotisch maken van kruisverval. Integendeel, de Bayesiaanse informatiecriteria zijn goed voor een consistente schatting.
7. Hoewel BIC toleranter is in vergelijking met AIC, vertoont het minder tolerantie bij hogere aantallen.
8. In tegenstelling tot de AIC bestraft de BIC de vrije parameters sterker.
- top iFrame -> - onderste iFrame ->//
