広く使える情報量規準とは?

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広く使える情報量規準

広く使える情報量規準（ひろくつかえるじようほうりょうきじゅん、英: Widely applicable information criterion、略称: WAIC）または渡辺・赤池情報量基準（Watanabe–Akaike information criterion、WAIC）は、特異的統計モデルに対する赤池情報量基準 (AIC)

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Các từ liên quan tới 広く使える情報量規準

ベイズ情報量規準

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。 B I C = − 2 ⋅ ln ⁡ ( L ) + k ln ⁡ ( n ) {\displaystyle

赤池情報量規準

n は小さくはなくても k / n が大きい（1に比べ十分に小さくない）場合には、一致性が成立せず、AICはやはり過大にパラメータ数を見積もる。このような場合にも、c-AICは正しい結果を出す。ただし、c-AICは漸近理論を使わない代わりに、誤差項が正規分布の一般化線形モデルを仮定している。

逸脱度情報量規準

逸脱度情報量規準（いつだつどじょうほうりょうきじゅん、英: Deviance information criterion、略称: DIC）は、赤池情報量規準（AIC）の階層的モデリング一般化である。特に、統計モデルの事後分布がマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）シミュレーションによって得られたベイズ

情報量

情報量（じょうほうりょう）やエントロピー（英: entropy）は、情報理論の概念で、あるできごと（事象）が起きた際、それがどれほど起こりにくいかを表す尺度である。ありふれたできごと（たとえば「風の音」）が起こったことを知ってもそれはたいした「情報」にはならないが、逆に珍しいできごと（たとえば「曲の

量子情報

また、量子情報を使用した量子暗号では、観測によって重ね合わせ状態が収縮して古典的状態になるという量子情報の性質を利用して、盗聴者の影響を排除する技術が確立できるため、通常の暗号通信では考えられないほど強固な通信を行えると期待されている。

フィッシャー情報量

f(X;\theta )\right].} フィッシャー情報行列は、NxN の正定値対称行列であり、その成分は、N次のパラメータ空間からなるフィッシャー情報距離を定義する。 p {\displaystyle p} 個のパラメータによる尤度があるとき、フィッシャー情報行列のi番目の行と、j番目の列の要素がゼロであるなら、2つのパラメータ、