Logo Xem trang đào tạo trực tuyến arrow1
space


cho tôi biết thông tin về AIC (Akaike Information Criterion) và BIC (Bayesian Information Criterion) 

(Trở về mục nội dung gốc: )

AIC (Akaike Information Criterion) và BIC (Bayesian Information Criterion) là hai tiêu chí thống kê phổ biến được sử dụng để lựa chọn mô hình. Cả hai đều dựa trên khả năng xảy ra tối đa (maximum likelihood) và phạt các mô hình phức tạp hơn, nhưng chúng khác nhau về cách chúng phạt độ phức tạp.

AIC (Akaike Information Criterion)

  • Công thức: AIC = -2 * ln(L) + 2k

    • L: Giá trị khả năng xảy ra tối đa của mô hình.
    • k: Số lượng tham số trong mô hình.
  • Ý tưởng: AIC cố gắng tìm ra mô hình gần nhất với "mô hình thực" (mô hình tạo ra dữ liệu) bằng cách cân bằng giữa độ phù hợp với dữ liệu (được đo bằng khả năng xảy ra tối đa) và độ phức tạp của mô hình (được đo bằng số lượng tham số).

  • Ưu điểm:

    • Dễ dàng tính toán.
    • Thường chọn mô hình có khả năng dự đoán tốt.
  • Nhược điểm:

    • Có thể có xu hướng chọn mô hình quá phức tạp (overfitting) khi kích thước mẫu lớn.

BIC (Bayesian Information Criterion)

  • Công thức: BIC = -2 * ln(L) + k * ln(n)

    • L: Giá trị khả năng xảy ra tối đa của mô hình.
    • k: Số lượng tham số trong mô hình.
    • n: Kích thước mẫu.
  • Ý tưởng: BIC có cách tiếp cận Bayes để lựa chọn mô hình. Nó phạt các mô hình phức tạp mạnh hơn AIC, đặc biệt là khi kích thước mẫu lớn.

  • Ưu điểm:

    • Thường chọn mô hình đơn giản hơn AIC.
    • Ít có xu hướng chọn mô hình quá phức tạp khi kích thước mẫu lớn.
  • Nhược điểm:

    • Có thể có xu hướng chọn mô hình quá đơn giản (underfitting) khi kích thước mẫu nhỏ.

So sánh AIC và BIC:

  • Hình phạt độ phức tạp: BIC phạt các mô hình phức tạp mạnh hơn AIC, đặc biệt là khi kích thước mẫu lớn.
  • Xu hướng lựa chọn mô hình: AIC có xu hướng chọn mô hình phức tạp hơn BIC.
  • Kích thước mẫu: Khi kích thước mẫu lớn, BIC thường được ưa chuộng hơn AIC.

Cách sử dụng AIC và BIC:

  1. Tính toán AIC và BIC cho mỗi mô hình.
  2. Chọn mô hình có AIC hoặc BIC thấp nhất.

Tóm lại: Cả AIC và BIC đều là các công cụ hữu ích để lựa chọn mô hình. Việc lựa chọn giữa AIC và BIC phụ thuộc vào mục tiêu của bạn và đặc điểm của dữ liệu. Nếu bạn muốn ưu tiên khả năng dự đoán, AIC có thể là lựa chọn tốt hơn. Nếu bạn muốn ưu tiên sự đơn giản của mô hình, BIC có thể là lựa chọn tốt hơn.

Trở về mục nội dung gốc:

  • nếu biến số này chỉ nhận các giá trị tự nhiên từ 0,1,2,3,4,6 tối đa là 20 thì nên dùng phân bố nào
  • dữ liệu là số bàn thắng ghi được cho trận đấu, tôi dùng phân bố poisson , nay cần ước lượng tham số của phân bố poisson, vậy tham số này cần tuân theo phân bố nào (biết rằng giá trị của nó là số rời rạc)
  • cho tôi hỏi chỉ số deviance information criterion là gì mà dùng để so sánh các mô hình
  • cho tôi biết thông tin về AIC (Akaike Information Criterion) và BIC (Bayesian Information Criterion) 
  • cho tôi hỏi weibull distribution, gamma distribution và log-normal distribution khác nhau điểm nào, khi nào dùng phân bố nào
  • Normal distribution
  • Binomial distribution
  • Negative Binomial distribution
  • poisson distribution
  • gamma distribution
  • Inverse Gaussian distribution
  • Beta distribution
  • weibull distribution
  • Dirichlet
  • Bernoulli distribution
  • Chọn mô hình
  • diễn giải DIC
  • space
    Tài liệu đào tạo liên tục
    1-hình 1
    Viêm tai giữa cấp ở trẻ em: Chẩn đoán

    uptodate.....(xem tiếp)

    1-hình 1
    KHÁM PHỤ KHOA VÀ VIÊM NHIỄM PHỤ KHOA THÔNG THƯỜNG

    2919/QĐ-BYT.....(xem tiếp)

    1-hình 1
    Đại cương

    DỰ ÁN GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NHÂN LỰC Y TẾ PHỤC VỤ CẢI CÁCH HỆ THỐNG Y TẾ.....(xem tiếp)

    Kiến thức nhanh
    Ngăn cản tinh trùng
    chảy dịch mũi - tư vấn cho bệnh nhân (tham khảo)_R07
    Thời gian Prothrombin (PT) và INR
    

    Hình ảnh

    khai giảng ngày 08/06/2025

    Chăm sóc bệnh nhân ngoại trú nhiều thách thức do bệnh tật đa dạng, dấu hiệu khó nhận biết sớm, nhiều yếu tố ảnh hưởng sức khỏe, thiếu nguồn lực ngoài bệnh viện. Vì vậy, bác sĩ cần trau dồi thêm kỹ năng y học gia đình để chẩn đoán và điều trị hiệu quả .  Khóa học giúp ôn tập - cung cấp kiến thức tiếp cận từng bước chẩn đoán - hướng dẫn điều trị các bệnh thường gặp trong khám bệnh ngoại chẩn. tham khảo thêm

    

    Phụ trách chuyên môn TS Võ Thành Liêm (thanhliem.vo@gmail.com)

    space