aic公司(aic)和比克(bic)的區別
AIC和BIC被廣泛應用於模型選擇準則中。AIC表示Akaike的資訊準則，BIC表示貝葉斯資訊準則。雖然這兩個術語涉及型號選擇，但它們並不相同。人們可能會遇到兩種模式選擇方法之間的差異。
Akaike的資訊準則形成於1973年，貝葉斯資訊準則形成於1978年。Schwarz提出了貝葉斯資訊準則。
AIC可以被稱為任何估計的統計模型的擬合優度的度量。BIC是一類具有不同引數個數的引數模型中的一種模型選擇。
當比較Bayesian資訊準則和Akaike資訊準則時，BIC比AIC對附加引數的懲罰更大。與AIC不同，BIC對自由引數的懲罰更為強烈。
Akaike的資訊標準通常試圖找到具有高維真實性的未知模型。這意味著模型不是AIC中的真實模型。另一方面，貝葉斯資訊準則只適用於真實模型。也可以說，貝葉斯資訊準則是一致的，而Akaike的資訊準則則不是一致的。
當Akaike的資訊標準將呈現它將裝備的危險時。貝葉斯資訊準則會帶來不適合的危險。與AIC相比，BIC的容忍度更高，但在較高的數字下，BIC的容忍度更低。
Akaike的資訊準則有助於使漸近等價於交叉驗證。相反，貝葉斯資訊準則有利於一致性估計。
摘要
1.AIC表示Akaike的資訊準則，BIC表示貝葉斯資訊準則。
2.Akaike的資訊準則形成於1973年，貝葉斯資訊準則形成於1978年。
3.當比較貝葉斯資訊準則和Akaike資訊準則時，附加引數的懲罰在BIC中比在AIC中更大。
4.Akaike的資訊標準通常試圖找到具有高維真實性的未知模型。另一方面，貝葉斯資訊準則只適用於真實模型。
5.貝葉斯資訊準則是一致的，而Akaike的資訊準則不是一致的。
6.Akaike的資訊準則有利於使漸近等價於交叉驗證。相反，貝葉斯資訊準則有利於一致性估計。
7.雖然BIC比AIC更寬容，但在較高的數字下表現出較小的寬容。
8.與AIC不同，BIC對自由引數的懲罰更為強烈。
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- 發表於 2021-06-23 07:29
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