Có thể là AIC = BIC?

Hai biện pháp nổi tiếng (và có liên quan) về độ phức tạp của mô hình từ thống kê là Tiêu chí Thông tin Akaike (AIC) và Tiêu chí Thông tin Bayes (BIC).

Khi nào AIC = BIC?

aic bic

— tháng một
nguồn

Bạn nên thử viết ra các công thức và đặt chúng bằng nhau :) Bạn sẽ nhận được câu trả lời ngay lập tức.

— chàng trai

Như một lời nhắc nhở:

A I C = - 2 \log L (\hat{θ} | X) + 2 k

$AIC = - 2 \log \mathcal{L}(\hat{\theta}|X)+2k$

B I C = - 2 \log L (\hat{θ} | X) + k \ln (n)

$BIC = - 2 \log \mathcal{L}(\hat{\theta}|X)+k \ln(n)$

Vậy với giá trị nào của là ? $n$ $2 = \ln(n)$

— Số liệu thống kê
nguồn

(+1) Tôi nhận thấy rằng đối với bạn viết và trong cùng một biểu thức. Là sự phân biệt này là cần thiết?

B I C

$BIC$

\log

$\log$

\ln

$\ln$

— Sycorax nói phục hồi Monica

Cả hai logarit đã làm cơ sở của họ. Nó chỉ là khả năng log (thay vì khả năng ln) là thuật ngữ chúng ta sử dụng để mô tả logarit tự nhiên của khả năng.

e

$e$

— Thống kê

@Sycorax: Tôi đoán đó là để biểu thị rằng đối với thì thực sự không có vấn đề gì (miễn là bạn nhất quán) trong khi đối với , thì nó phải là .

\log

$\log$

\ln

$\ln$

e

$e$

— dùng541686

Nhưng nên là một số nguyên, phải không?

n

$n$

— innisfree 15/03/19

@innisfree Không phải lúc nào. Ví dụ, đối với các mô hình phụ gia tổng quát, mức độ tự do ước tính thường không phải là số nguyên.

— Roland