Этот вопрос является продолжением или попыткой прояснить возможную путаницу в отношении темы, которую я и многие другие находим немного трудной в отношении различий между AIC и BIC. В очень хорошем ответе @Dave Kellen на эту тему ( /stats//a/767/30589 ) мы читаем:
Ваш вопрос подразумевает, что AIC и BIC пытаются ответить на один и тот же вопрос, что не соответствует действительности. AIC пытается выбрать модель, которая наиболее адекватно описывает неизвестную, многомерную реальность. Это означает, что реальность никогда не находится в наборе рассматриваемых моделей-кандидатов. Напротив, BIC пытается найти ИСТИННУЮ модель среди множества кандидатов. Я нахожу довольно странным предположение, что реальность создается в одной из моделей, которые исследователи построили на этом пути. Это реальная проблема для BIC.
В комментарии ниже от @ gui11aume мы читаем:
(-1) Отличное объяснение, но я бы хотел оспорить утверждение. @ Дэйв Келлен Не могли бы вы дать ссылку на то, где идея о том, что ИСТИННАЯ модель должна быть в наборе для BIC? Я хотел бы исследовать это, поскольку в этой книге авторы приводят убедительные доказательства того, что это не так. - gui11aume 27 мая '12 в 21:47
Похоже, что это утверждение исходит от самого Шварца (1978), хотя это утверждение не было необходимым: теми же авторами (на которые ссылается @ gui11aume) мы читаем из их статьи «Логический вывод: понимание AIC и BIC в выборе модели» ( Burnham and Anderson, 2004):
Предполагает ли вывод BIC существование истинной модели или, более узко, предполагается, что истинная модель находится в наборе моделей при использовании BIC? (Вывод Шварца определил эти условия.) ... Ответ ... нет. То есть BIC (в качестве основы для приближения к определенному байесовскому интегралу) может быть получен без предположения, что модель, лежащая в основе деривации, истинна (см., Например, Cavanaugh and Neath 1999; Burnham and Anderson 2002: 293-5). Конечно, при применении BIC набор моделей не должен содержать (не существует) истинную модель, представляющую полную реальность. Более того, сходимость по вероятности выбранной модели BIC к модели таргбета (при идеализации образца iid) логически не означает, что эта целевая модель должна быть истинным распределением, генерирующим данные).
Итак, я думаю, что стоит обсудить или кое-что прояснить (если потребуется больше) на эту тему. Прямо сейчас все, что у нас есть, это комментарий @ gui11aume (спасибо!) Под очень высоко оцененным ответом относительно различий между AIC и BIC.
источник
Ответы:
источник