В чем отличие информационных критериев AIC и BIC при выборе модели?

Основное отличие информационных критериев AIC (информационный критерий Акаике) и BIC (байесовский информационный критерий) при выборе модели заключается в функции штрафа за сложность модели. loginom.ru vitalflux.com

AIC в основном фокусируется на прогнозировании неизвестных данных и основан на теории информации. www.numberanalytics.com Критерий позволяет сравнивать несколько статистических моделей друг с другом, чтобы определить, какая из них лучше соответствует данным. loginom.ru AIC может выбирать более сложные модели, что предпочтительно, когда важна точность прогнозирования. apxml.com

BIC имеет более строгий штраф за сложность модели и основан на байесовской вероятности. www.numberanalytics.com Критерий полезен, когда нужно найти истинную модель среди конечного набора кандидатов. www.numberanalytics.com BIC хорошо работает только на выборках большого объёма, так как штраф увеличивается с размером выборки. loginom.ru Из-за этого BIC чаще выбирает более простые модели, чем AIC. apxml.com

Таким образом, AIC предпочтительнее, когда важна точность прогнозирования, а BIC — когда нужно найти модель, которая по структуре ближе к истинному процессу. apxml.com

На практике часто используют оба критерия: если они совпадают в выборе лучшей модели, это повышает уверенность в этом решении. apxml.com Если же критерии расходятся, это указывает на компромисс: модель, выбранная по AIC, может немного лучше соответствовать данным, а выбранная по BIC — более простая. apxml.com