09/05/01 08:40:57
あ、「標本数が増えたときに」か。
標本数が増えたとき最大対数尤度も増えていくので、モデルが劣化するんじゃなくて、1パラメータあたりlog(標本数)だけ対数尤度を増やせてないと、ベイズ的にはそのパラメータを採用する信頼性はないですよってことでした。
AICは標本数に依らず一定の罰則なので、とにかく推定した予測誤差が小さいモデルを採用しますが、BICはもっと積極的な理由が無ければパラメータを増やさない、みたいな感じです。
09/05/01 08:40:57
あ、「標本数が増えたときに」か。
標本数が増えたとき最大対数尤度も増えていくので、モデルが劣化するんじゃなくて、1パラメータあたりlog(標本数)だけ対数尤度を増やせてないと、ベイズ的にはそのパラメータを採用する信頼性はないですよってことでした。
AICは標本数に依らず一定の罰則なので、とにかく推定した予測誤差が小さいモデルを採用しますが、BICはもっと積極的な理由が無ければパラメータを増やさない、みたいな感じです。