今天給各位分享貝葉斯信息準(zhǔn)則bic程序設(shè)計的知識，其中也會對貝葉斯三種信息進(jìn)行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、bic原則是什么
• 2、模型中AIC和BIC以及l(fā)oglikelihood的關(guān)系
• 3、BIC是什么意思?
• 4、模型選擇準(zhǔn)則:利用IQtree結(jié)果計算AIC&BIC
• 5、【點】模型選擇標(biāo)準(zhǔn):AIC與BIC
• 6、用matlab做arima時,有沒有什么命令可以自動定階的

bic原則是什么

BIC準(zhǔn)則（BIC criterion）又稱貝葉斯信息準(zhǔn)則，與AIC準(zhǔn)則（赤池信息準(zhǔn)則）類似，用于模型的選擇。很多參數(shù)估計問題均***用似然函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)足夠多時，可以不斷提高模型精度，但是以提高模型復(fù)雜度為代價的，同時帶來一個機(jī)器學(xué)習(xí)中非常普遍的問題——過擬合。

然而，BIC的懲罰作用在此時更加明顯，它傾向于選擇模型2，因為其對復(fù)雜性的考量更為嚴(yán)格。在模型擬合度的直接評估上，我們可以通過比較loglikelihood。loglikelihood值的絕對值越小，模型的擬合效果越好。

BIC碼和Swift碼一樣，就是銀行地址碼，是***行的特有的唯一的碼，外匯的時候要用。如果是國內(nèi)往國外的卡打錢的話，需要Iban和Bic碼。

模型中AIC和BIC以及l(fā)oglikelihood的關(guān)系

計算結(jié)果顯示，無論是AIC還是BIC，兩者在兩個模型上的值都保持一致。然而，BIC的懲罰作用在此時更加明顯，它傾向于選擇模型2，因為其對復(fù)雜性的考量更為嚴(yán)格。在模型擬合度的直接評估上，我們可以通過比較loglikelihood。loglikelihood值的絕對值越小，模型的擬合效果越好。

AIC就是AIC=2k2（Log-likelihood）BIC是BIC=k*ln（n）2（Log-likelihood）這里面需要選擇AIC最小的值作為最優(yōu)模型。2lg（BF）與RBF是檢查最優(yōu)模型與次優(yōu)模型之間的差距。

最終，我們通過比較不同模型的AIC（Akaike信息 critierion）和BIC（Bayesian信息 critierion），以及似然比LL（Log-likelihood ratio），選擇模型的最優(yōu)形式。這樣，我們既確保了模型的準(zhǔn)確性，又保證了預(yù)測的可靠性。異方差的檢測和修正并非一蹴而就，它需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計分析和適當(dāng)?shù)哪Ｐ瓦x擇。

除了擬合優(yōu)度R2檢驗以外，常用的檢驗準(zhǔn)則還有：自然對數(shù)似然函數(shù)值（Log likelihood，LogL）、似然比率（Likelihood Ratio，LR）、赤池信息準(zhǔn)則（Akaike information criterion，AIC）、施瓦茨準(zhǔn)則（Schwartz criterion，SC）。對數(shù)似然值越大，AIC和SC值越小，模型擬合效果越好。

AIC= -2L/n+2k/n， 其中L為 log likelihood，n為樣本總量，k為參數(shù)個數(shù)。 AIC可認(rèn)為是反向修正的L，AIC越***明模型越精確。

BIC是什么意思?

1、專業(yè)一些的說法是BIC是銀行識別碼，意思是 Bank Indentifier code，SWIFT是Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication ，我們一般不用BIC，基本上都不用這個.用swift代碼是最常見的。

2、BIC、BLZ和IBAN分別代表以下含義：BIC：銀行識別碼（Bank Identifier Code）。BLZ：德國銀行代碼（Bankleitzahl）。IBAN：國際銀行賬戶號碼（International Bank Account Number）。銀行識別碼（BIC）：銀行識別碼（BIC）也被稱為SWIFT代碼或BIC代碼，是由國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）制定的銀行識別標(biāo)準(zhǔn)。

3、BIC（Best In Class）培訓(xùn)，是一套系統(tǒng)的銷售培訓(xùn)系統(tǒng)，意在提高企業(yè)銷售人員的素質(zhì)以及銷售技巧。 BIC培訓(xùn)分為BIC1和BIC2兩個階段進(jìn)行培訓(xùn)，在像DHL等的大型歐美外資企業(yè)已經(jīng)實施多年。BIC又被稱為SWIFT地址BIC，該號相當(dāng)于各個銀行的***號。

4、Kto、BLZ、BIC、IBAN的全稱和意思如下：①Kto 德語全稱：Konto Nummer。中文全稱：賬號。②BLZ 德語全稱：Bank leitzahl。中文全稱：銀行編號。③BIC 英文全稱：Bank Identifier Code （BIC）。中文全稱：銀行識別碼。④IBAN 英文全稱：Internatinal Bank Account Number。中文全稱：銀行國際賬號。

5、BIC =BANKING IDENTIFY CODE 銀行識別碼。

模型選擇準(zhǔn)則:利用IQtree結(jié)果計算AIC&BIC

計算下面跟著的CONSENSUS TREE的結(jié)果，這個IQtree沒有給算AIC與BIC。取Log-likelihood的值，這個值其實已經(jīng)是ln（L）。所以后面計算中不用再ln。直接在excel計算即可：AIC就是AIC=2k2（Log-likelihood）BIC是BIC=k*ln（n）2（Log-likelihood）這里面需要選擇AIC最小的值作為最優(yōu)模型。

系統(tǒng)發(fā)育分析中，最大似然法（ML）和貝葉斯法（BI）是對替代模型非常敏感的兩種算法，因此，利用ML法或BI法重建系統(tǒng)發(fā)育樹前，替代模型的選擇是必不可少的過程。Win操作系統(tǒng)下jModeltest的使用方法參考這篇文章： 圖解核苷酸替代模型的選擇 – jModelTest 篇（By Raindy） 。

【點】模型選擇標(biāo)準(zhǔn):AIC與BIC

信息準(zhǔn)則和擬合優(yōu)度的變化方向AIC和BIC。AIC和BIC兩信息準(zhǔn)則都試圖在模型的擬合優(yōu)度ln（s^2）與盡量少用參數(shù)之間進(jìn)行權(quán)衡。當(dāng)nge7時，ln（n）ge2，這時，與AIC相比，BIC對模型復(fù)雜度給予更大的懲罰。

F統(tǒng)計量：F統(tǒng)計量用于檢驗?zāi)Ｐ偷恼w顯著性。如果F統(tǒng)計量的p值小于預(yù)定的顯著性水平（如0.05），則認(rèn)為模型是顯著的，即模型的準(zhǔn)確性較高。 AIC和BIC：AIC和BIC都是信息準(zhǔn)則，用于比較不同復(fù)雜度的模型。AIC和BIC越小，說明模型的預(yù)測能力越強，模型的準(zhǔn)確性越高。

p值就是路徑系數(shù)的顯著性水平，路徑系數(shù)固定為1，只是設(shè)置了一個參考路徑，并不影響標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)的估計。

其中 是似然函數(shù)， 是參數(shù)數(shù)量。用 AIC 選擇模型時要求似然函數(shù)大，同時對參數(shù)數(shù)量作了懲罰，在似然函數(shù)相近的情況下選擇復(fù)雜度低的模型。BIC 即 Bayesian information criterion，定義為 其中 是樣本數(shù)量。當(dāng) 時， ，因此當(dāng)樣本量較大時 BIC 對模型復(fù)雜度的懲罰比 AIC 更嚴(yán)厲。

PillaisTrace：PillaisTrace是多元線性回歸模型中的一種擬合度度量，它類似于R平方，但適用于多元線性回歸模型。AkaikeInformationCriterion（AIC）：AIC是一種衡量回歸模型復(fù)雜度和擬合優(yōu)度的指標(biāo)。它越小表示模型越好。

用matlab做arima時,有沒有什么命令可以自動定階的

1、Matlab為ARIMA模型階數(shù)選擇提供了成熟的代碼方案，思路是利用貝葉斯信息量準(zhǔn)則（bic），在matlab幫助中搜索“Choose ARMA Lags Using BIC”或參見官方文檔“***：//cn.mathworks***/help/econ/choose-arma-lags.html”。

2、在之前學(xué)習(xí)ARIMA模型的筆記中我們通過查看序列的ACF/PACF圖來幫助定階。其實實際應(yīng)用中往往不是那么容易就能通過ACF/PACF圖來識別出ARIMA模型的階數(shù)。forecast包中的 auto.arima（） 可以自動嘗試不同的階數(shù)組合并挑選出可能的最優(yōu)模型?？梢詭椭覀冞M(jìn)行定階。

3、用ident命令打開matlab系統(tǒng)辨識工具箱，然后點擊import data，從新打開界面里導(dǎo)入工作空間的數(shù)據(jù)。然后可以通過圖形查看該輸入輸出信號，或者在proprocess進(jìn)行信號預(yù)處理。 根據(jù)你的模型在estimate里選擇linear parameter models，個人覺得你應(yīng)該選擇ARX結(jié)構(gòu)，確定階數(shù)，然后進(jìn)行估計。

4、新建一個editor，在菜單欄的左上方第一個按鈕，在那里編輯代碼，然后F5在command window里面運行，有錯誤的話直接在editor里面修改。

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