« Critère d'information de déviance » : différence entre les versions
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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. | |||
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Version du 15 juillet 2021 à 10:20
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
Contributeurs: Imane Meziani, wiki
