« Critère d'information d'Akaike » : différence entre les versions
m (Imeziani a déplacé la page Critère d'information Akaike vers Critère d'information d'Akaike) |
Aucun résumé des modifications |
||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
Mesure de la qualité d'un modèle statistique proposée par Hirotugu Akaike en 1973. | |||
Lorsque l'on estime un modèle statistique, il est possible d'augmenter | |||
Lorsque l'on estime un modèle statistique, il est possible d'augmenter sa vraisemblance en ajoutant un paramètre. Le critère d'information d'Akaike, tout comme le critère d'information bayésien, permet de pénaliser les modèles en fonction du nombre de paramètres afin de satisfaire le critère de parcimonie. On choisit alors le modèle avec le critère d'information d'Akaike le plus faible. | |||
== Français == | == Français == | ||
''' | ''' critère d'information Akaike''' | ||
== Anglais == | == Anglais == | ||
''' Akaike information criterion''' | ''' Akaike information criterion''' | ||
'''AIC''' | |||
<small> | <small> | ||
| Ligne 15 : | Ligne 18 : | ||
[[:Catégorie:Statistiques | © Glossaire de la statistique DataFranca]]<br> | [[:Catégorie:Statistiques | © Glossaire de la statistique DataFranca]]<br> | ||
[[Catégorie:Statistiques]] | [[Catégorie:Statistiques]] | ||
[[Catégorie: | [[Catégorie:publication]] | ||
Version du 8 mai 2021 à 17:12
Définition
Mesure de la qualité d'un modèle statistique proposée par Hirotugu Akaike en 1973.
Lorsque l'on estime un modèle statistique, il est possible d'augmenter sa vraisemblance en ajoutant un paramètre. Le critère d'information d'Akaike, tout comme le critère d'information bayésien, permet de pénaliser les modèles en fonction du nombre de paramètres afin de satisfaire le critère de parcimonie. On choisit alors le modèle avec le critère d'information d'Akaike le plus faible.
Français
critère d'information Akaike
Anglais
Akaike information criterion
AIC
Contributeurs: Imane Meziani, wiki
