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Bayesianisches Informationskriterium (BIC)

Wenn ein Modell q Parameter umfasst und Daten mit n Beobachtungen angepasst wird, ist das Bayesianische  Informationskriterium definiert als  - 2 Lq + q * ln(n), wobei Lqder maximierte Wert der Log-Likelihood-Funktion des Modells ist. Diese Statistik der Anpassungsgüte berücksichtigt die Anzahl der geschätzten Parameter als auch den gegebenen Datenumfang. Dieses Informationskriterium ist eng mit dem AIC verwandt. Innerhalb STATISTICA kann das BIC im Modul Verallgemeinerte (nicht)lineare Modelle angewendet werden, um die Anpassung eines Modells zu beurteilen.