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== Définition ==
== Définition ==
e critère d'information bayésien ou le critère d'information bayésienne de Schwartz est un critère pour la sélection du modèle parmi un ensemble fini de modèles. Il repose en partie sur la fonction de vraisemblance et est étroitement lié au critère d'information Akaike (AIC).
Critère pour la sélection du modèle parmi un ensemble fini de modèles. Il repose en partie sur la fonction de vraisemblance et est étroitement lié au critère d'information Akaike (AIC).


Compte tenu de deux modèles estimés, le modèle avec la valeur inférieure de BIC est celui à préférer. Le BIC est une fonction croissante de sigma_e ^ 2 et une fonction croissante de k. C'est-à-dire une variation inexpliquée de la variable dépendante et le nombre de variables explicatives augmente la valeur de BIC. Par conséquent, le BIC inférieur implique soit moins de vari
== Français ==
'''critère d'information bayésien'''


== Français ==
'''BIC'''
''' Critère d'information bayésien'''
 
'''critère Bayésien de Schwarz'''
 
'''SBC'''  


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Bayesian information criterion'''
'''Bayesian information criterion'''
 
'''BIC'''
 
'''Schwarz information criterion'''
 
'''SIC, SBC, SBIC'''
 


<small>
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[https://ontostats.univ-paris8.fr/omk/s/logicielsStats/item/7118  Source : univ-paris8.fr ]
[https://ontostats.univ-paris8.fr/omk/s/logicielsStats/item/7118  Source : univ-paris8.fr ]
[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-eng.html?lang=eng&i=1&srchtxt=SCHWARZ+CRITERION&codom2nd_wet=1#resultrecs  Source : TERMIUM Plus ]


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[[Catégorie:Statistiques]]
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Version du 31 mars 2021 à 11:17

Définition

Critère pour la sélection du modèle parmi un ensemble fini de modèles. Il repose en partie sur la fonction de vraisemblance et est étroitement lié au critère d'information Akaike (AIC).

Français

critère d'information bayésien

BIC

critère Bayésien de Schwarz

SBC

Anglais

Bayesian information criterion

BIC

Schwarz information criterion

SIC, SBC, SBIC


Source : univ-paris8.fr

Source : TERMIUM Plus

© Glossaire de la statistique DataFranca

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Contributeurs: Isaline Hodecent, Jean Benoît Morel, wiki