aic公司(aic)和比克(bic)的区别
AIC和BIC被广泛应用于模型选择准则中。AIC表示Akaike的信息准则，BIC表示贝叶斯信息准则。虽然这两个术语涉及型号选择，但它们并不相同。人们可能会遇到两种模式选择方法之间的差异。
Akaike的信息准则形成于1973年，贝叶斯信息准则形成于1978年。Schwarz提出了贝叶斯信息准则。
AIC可以被称为任何估计的统计模型的拟合优度的度量。BIC是一类具有不同参数个数的参数模型中的一种模型选择。
当比较Bayesian信息准则和Akaike信息准则时，BIC比AIC对附加参数的惩罚更大。与AIC不同，BIC对自由参数的惩罚更为强烈。
Akaike的信息标准通常试图找到具有高维真实性的未知模型。这意味着模型不是AIC中的真实模型。另一方面，贝叶斯信息准则只适用于真实模型。也可以说，贝叶斯信息准则是一致的，而Akaike的信息准则则不是一致的。
当Akaike的信息标准将呈现它将装备的危险时。贝叶斯信息准则会带来不适合的危险。与AIC相比，BIC的容忍度更高，但在较高的数字下，BIC的容忍度更低。
Akaike的信息准则有助于使渐近等价于交叉验证。相反，贝叶斯信息准则有利于一致性估计。
摘要
1.AIC表示Akaike的信息准则，BIC表示贝叶斯信息准则。
2.Akaike的信息准则形成于1973年，贝叶斯信息准则形成于1978年。
3.当比较贝叶斯信息准则和Akaike信息准则时，附加参数的惩罚在BIC中比在AIC中更大。
4.Akaike的信息标准通常试图找到具有高维真实性的未知模型。另一方面，贝叶斯信息准则只适用于真实模型。
5.贝叶斯信息准则是一致的，而Akaike的信息准则不是一致的。
6.Akaike的信息准则有利于使渐近等价于交叉验证。相反，贝叶斯信息准则有利于一致性估计。
7.虽然BIC比AIC更宽容，但在较高的数字下表现出较小的宽容。
8.与AIC不同，BIC对自由参数的惩罚更为强烈。
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- 发表于 2021-06-23 07:29
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