| この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。(このテンプレートの使い方) 出典検索?: "ベイズ情報量規準" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL(2018年12月) |
ベイズ情報量規準(ベイズじょうほうりょうきじゅん、英: Bayesian information criterion, BIC)は、ベイジアン情報量規準、シュワルツ情報量規準、シュワルツのベイジアン情報量規準などとも呼ばれる、統計学における情報量規準の一つである。この規準は、回帰モデルが多くの項を含みすぎることに対してペナルティを課するものである。
一般的な形式は、次の通りである。
ここで、は尤度関数、は標本の大きさあるいは観測の数、は母数あるいは独立変数の数である。 ガウス誤差モデルの下では、次の通りとなる。
ここで、RSSは残差自乗和である。好ましいモデルは、最も低い規準値を持つものである。AICおよびDICを参照のこと。