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Lexikon

Schwarz-Informationskriterium

Schwarz-Informationskriterium:

Das Schwarz-Informationskriterium (SIC) ist ein statistisches Maß, das in der Modellselektion verwendet wird, um die angemessenste Modellwahl unter mehreren potenziellen Modellen zu bestimmen. Es wurde von dem renommierten russischen Statistiker Gideon Schwarz entwickelt und wird auch als Bayesian Information Criterion (BIC) bezeichnet.

Das SIC ist ein hilfreiches Instrument für die Beurteilung der Güte eines Modells, da es sowohl die Anpassung an die Daten als auch die Komplexität des Modells berücksichtigt. Es beruht auf der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Bayes'schen Statistik und bietet eine rationale Methode, um Modelle miteinander zu vergleichen und das am besten geeignete auszuwählen.

Die Berechnung des SIC basiert auf dem Logarithmus der Likelihood-Funktion, dem Stichprobenumfang und der Anzahl der Modellparameter. Das Kriterium bewertet die Kompromisse zwischen der Anpassung an die Daten und der Komplexität des Modells. Während ein Modell mit einer guten Anpassung an die Daten eine höhere Wahrscheinlichkeit aufweist, die zugrunde liegenden Prozesse genau abzubilden, wird ein Modell mit zu vielen Parametern oder zu hoher Komplexität bestraft.

Das SIC ermöglicht es den Analysten, die Modelle anhand ihres Verhältnisses der Wahrscheinlichkeiten zu vergleichen. Ein niedriger SIC-Wert deutet auf ein besseres Modell hin, da es eine gute Anpassung bei gleichzeitig geringerer Komplexität aufweist. Das SIC berücksichtigt auch die Stichprobengröße, um übermäßige Anpassungen bei kleinen Datenmengen zu verhindern.

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