ベイズ情報量規準のソースを表示

{{出典の明記|date=2018年12月25日 (火) 02:50 (UTC)}}
{{Expand English|Bayesian information criterion|date=2024年5月}}
{{ベイズ統計学}}
'''ベイズ情報量規準'''（ベイズじょうほうりょうきじゅん、{{lang-en-short|Bayesian information criterion, '''BIC'''}}）は、ベイジアン情報量規準、シュワルツ情報量規準、シュワルツのベイジアン情報量規準などとも呼ばれる、統計学における情報量規準の一つである。この規準は、[[回帰モデル]]が多くの項を含みすぎることに対してペナルティを課するものである。

一般的な形式は、次の通りである。

:<math>\mathrm{BIC} = -2 \cdot \ln\left(L\right) + k \ln(n)\,</math>

ここで、<math>L</math>は[[尤度関数]]、<math>n</math>は[[標本]]の大きさあるいは観測の数、<math>k</math>は[[母数]]あるいは独立変数の数である。
ガウス誤差モデルの下では、次の通りとなる。

:<math>\mathrm{BIC} = n\ln\left({\mathrm{RSS} \over n}\right) + k \ln(n)\,</math>

ここで、RSSは残差自乗和である。好ましいモデルは、最も低い規準値を持つものである。[[赤池情報量規準|AIC]]および[[逸脱度情報量規準|DIC]]を参照のこと。

{{統計学}}
{{DEFAULTSORT:へいすしようほうりようきしゆん}}
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