Deviance information criterion
ವಿಚಲನ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡವು (ಡಿಐಸಿ) ಅಕೈಕೆ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡದ (ಎಐಸಿ) ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಮಾದರಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವಾಗಿದೆ. ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ (ಎಂಸಿಎಂಸಿ) ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನಿಂದ ಮಾದರಿಗಳ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಪಡೆದಿರುವ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರವು ಎಐಸಿಯಂತೆ ದೊಡ್ಡದಾಗುವುದರಿಂದ ಡಿಐಸಿ ಒಂದು ಅಸಿಂಪ್ಟೋಟಿಕ್ ಅಂದಾಜಾಗಿದೆ. ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯು ಸರಿಸುಮಾರು ಮಲ್ಟಿವೇರಿಯೇಟ್ ನಾರ್ಮಲ್ ಆಗಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಇದು ಮಾನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಎಲ್ಲಿವೆ, ಅವು ಮಾದರಿಯ ಅಜ್ಞಾತ ನಿಯತಾಂಕಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಇದು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಲ್ಲಿ ರದ್ದುಗೊಳ್ಳುವ ಸ್ಥಿರಾಂಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಇದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮಾದರಿಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿವೆ. ಮೊದಲನೆಯದು, ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಎಲ್ಲಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎರಡನೆಯದು, ವಿವರಿಸಿದಂತೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಮಾದರಿಯು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ದಂಡ ವಿಧಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಚಲನ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ನಂತರದ ರೂಪದಿಂದ, ಎಐಸಿಯೊಂದಿಗಿನ ಸಂಪರ್ಕವು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಡಿಐಸಿ ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಸಣ್ಣ ಡಿಐಸಿ ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು ಎಂಬುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮೌಲ್ಯದ ಮೂಲಕ ದಂಡ ವಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಂದಲೂ (ಎಐಸಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ) ದಂಡ ವಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವುದರಿಂದ, ಈ ಪದವು ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಒಲವು ತೋರುವ ಮೂಲಕ ಈ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಡಿಐಸಿಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಬಯೇಸಿಯನ್ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಇತರ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗಿಂತ ಡಿಐಸಿಯ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ. ಎಐಸಿಗೆ ಅದರ ಗರಿಷ್ಠ ಓವರ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಂಸಿಎಂಸಿ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನಿಂದ ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಡಿ. ಐ. ಸಿ. ಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲು, ಮಾದರಿಗಳ ಸರಾಸರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳ ಸರಾಸರಿಯಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿ ಸರಳವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿ. ನಂತರ ಡಿಐಸಿ ಈ ಅಂದಾಜುಗಳಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೆಸ್ಕೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಹೋರ್ಟ್ (2008, Ch. 3. 5) ಡಿ. ಐ. ಸಿ. ಯು ಎ. ಐ. ಸಿ. ಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಮಾದರಿ-ಸ್ಫೋಟದ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಸಮಾನವಾದ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿ. ಊಹೆಗಳು ಡಿಐಸಿಯ ವ್ಯುತ್ಪತ್ತಿಯಲ್ಲಿ, ಭವಿಷ್ಯದ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯತಾಂಕ ಕುಟುಂಬವು ನಿಜವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಊಹೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಇರುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಆ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಡಿಐಸಿ ಹೆಚ್ಚು ಅಳವಡಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ. ವಿಸ್ತರಣೆಗಳು ಬಯೇಸಿಯನ್ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡದ (ಬಿಪಿಐಸಿ) ಪ್ರಸ್ತಾಪದೊಂದಿಗೆ ಮೇಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆಂಡೋ (2010, Ch. 8) ವಿವಿಧ ಬಯೇಸಿಯನ್ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾನದಂಡಗಳ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿದೆ. ಡಿಐಸಿಯ ಅತಿಯಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಮುನ್ಸೂಚಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಬಯೇಸಿಯನ್ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೊದಲ ಪದವು ಮಾದರಿಯು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಎರಡನೇ ಪದವು ಮಾದರಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಮೇಲೆ ದಂಡವಾಗಿದೆ. ಈ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯು ಮೇಲಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿತರಣೆಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಅಕೈಕೆ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡ (ಎಐಸಿ) ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡ (ಬಿಐಸಿ) ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡ (ಎಫ್ಐಸಿ) ಹನ್ನಾನ್-ಕ್ವಿನ್ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡ ಕುಲ್ಬ್ಯಾಕ್-ಲೀಬ್ಲರ್ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಜೆನ್ಸನ್-ಶಾನನ್ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್ ವತನಾಬೆ-ಅಕೈಕೆ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡ (ಡಬ್ಲ್ಯುಎಐಸಿ) ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಆಂಡೊ, ಟಿ. (2010). ಬಯೇಸಿಯನ್ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿ, ಸಿಆರ್ಸಿ ಪ್ರೆಸ್. ಅಧ್ಯಾಯ 7. ಕ್ಲೆಸ್ಕೆನ್ಸ್, ಜಿ, ಮತ್ತು ಹೋರ್ಟ್, ಎನ್. ಎಲ್. (2008). ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಸರಾಸರಿ, ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್. ವಿಭಾಗ 3. ವಾನ್ ಡೆರ್ ಲಿಂಡೆ, ಎ. (2005). "ಡಿಐಸಿ ಇನ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್", ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಾ ನೀರ್ಲ್ಯಾಂಡಿಕಾ, 59:45-56. ಡೋಯಿಃ 10.1111/j.1467-9574.2005.00278.x ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್ ಮಾಡೆಲ್ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್