Optimality criterion
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು, ಒಂದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾನದಂಡವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಊಹೆಗೆ ದತ್ತಾಂಶದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಳತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪರ್ಯಾಯ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಮಾನದಂಡದ ತೃಪ್ತಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ "ಅತ್ಯುತ್ತಮ" ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ವಿವಿಧ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಈ ಪದವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಆಪ್ಟಿಮಾಲಿಟಿ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಎರಡು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳ ನಡುವಿನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು, ಒಬ್ಬರು ಪ್ರತಿ ಮರದ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಸ್ಕೋರ್ ಹೊಂದಿರುವದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಿಭಿನ್ನ ಆಪ್ಟಿಮಾಲಿಟಿ ಮಾನದಂಡಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಇರಬೇಕು. ಅನೇಕ ಇತರ ವಿಭಾಗಗಳು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಉದ್ದೇಶಗಳ ಕಡೆಗೆ ಸಜ್ಜಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆಪ್ಟಿಮಾಲಿಟಿ ಮಾನದಂಡಗಳು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಬೇಯೇಶಿಯನ್, ಗರಿಷ್ಠ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ, ಸ್ಕ್ವೇರ್ ರೆಸಿಡ್ಯೂಲ್ಗಳ ಮೊತ್ತ, ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಅನೇಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ