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== Définition ==
== Définition ==
Le critère d'information de déviation (DIC) est une généralisation de la modélisation hiérarchique de l'AIC (critère d'information Akaike) et du BIC (critère d'information bayésien, également connu sous le nom de critère de Schwarz). Il est particulièrement utile dans les problèmes de sélection du modèle bayésien où les distributions postérieures des modèles ont été obtenues par la simulation de la chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC). Comme l'AIC et le BIC, il s'agit d'une approximation asymptotique à mesure que la taille de l'échantillon devient importante. Ce n'est valable que lorsque la distribution postérieure est approximativement à une durée de vie multivariée.
Généralisation de la modélisation hiérarchique du critère d'information Akaike (AIC) et du critère d'information bayésien (BIC), également connu sous le nom de critère de Schwarz.  
 
Il est particulièrement utile dans les problèmes de sélection du modèle bayésien où les distributions postérieures des modèles ont été obtenues par la simulation de la chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC).  
 
Comme l'AIC et le BIC, il s'agit d'une approximation asymptotique à mesure que la taille de l'échantillon devient importante. Ce n'est valable que lorsque la distribution postérieure est approximativement à une durée de vie multivariée.


== Français ==
== Français ==
''' Critère d'information de déviance'''
''' critère d'information de déviance'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Deviance information criterion '''
''' deviance information criterion '''


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'''DIC'''
==Sources==


[https://ontostats.univ-paris8.fr/omk/s/logicielsStats/item/7132  Source : univ-paris8.fr ]
[https://ontostats.univ-paris8.fr/omk/s/logicielsStats/item/7132  Source : univ-paris8.fr ]


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Dernière version du 30 août 2024 à 17:48

Définition

Généralisation de la modélisation hiérarchique du critère d'information Akaike (AIC) et du critère d'information bayésien (BIC), également connu sous le nom de critère de Schwarz.

Il est particulièrement utile dans les problèmes de sélection du modèle bayésien où les distributions postérieures des modèles ont été obtenues par la simulation de la chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC).

Comme l'AIC et le BIC, il s'agit d'une approximation asymptotique à mesure que la taille de l'échantillon devient importante. Ce n'est valable que lorsque la distribution postérieure est approximativement à une durée de vie multivariée.

Français

critère d'information de déviance

Anglais

deviance information criterion

DIC

Sources

Source : univ-paris8.fr


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Contributeurs: Imane Meziani, wiki