Задача
Две модели дают одинаковый maximized log-likelihood ℓ=−120. У первой k=4 параметра, у второй k=7, n=200. Сравните AIC и BIC.
AIC
AIC=−2ℓ+2k.
Модель 1: 240+8=248. Модель 2: 240+14=254.
BIC
BIC=−2ℓ+k ln n.
ln200≈5,298317. Модель 1: 261,193; модель 2: 277,088.
Вывод
Оба критерия предпочитают первую модель: fit одинаков, а complexity меньше.
Сравнение информационных критериев имеет смысл для моделей, оценённых по одной и той же response dataset и likelihood scale. Абсолютное значение AIC само по себе не является вероятностью правильности модели.
Редакционная практика по model selection metrics_pro · CC BY 4.0.