Schwarz criterion值越小越好还是越大越好?
时间: 2023-12-18 10:04:30 浏览: 48
Schwarz criterion(狄克信息准则)是一种模型选择准则,用于在估计多个具有不同自变量的回归模型时选择最佳模型。在Schwarz criterion中,准则值越小越好,因为准则值越小意味着模型对数据的拟合程度越好,同时惩罚项也越小,即模型的复杂度越小。因此,在使用Schwarz criterion进行模型选择时,应选择具有最小准则值的模型。
相关问题
Schwarz criterion为负数是什么意思
Schwarz criterion(狄克信息准则)的计算公式中包含了模型的对数似然函数,因此当模型的自由参数个数太多时,可能会导致似然函数的值过小,从而使Schwarz criterion的计算结果为负数。这种情况下,通常会认为模型的复杂度过高,需要简化模型或者选择其他的模型选择准则。因此,Schwarz criterion为负数是不太常见的情况,一般来说,它的值应该是正数。
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