Abweichungsinformationskriterium, Fachbücher von Lambert M. Surhone, Miriam T. Timpledon, Susan F. Marseken
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Bitte beachten Sie, dass der Inhalt dieses Buches hauptsächlich aus Artikeln besteht, die von Wikipedia oder anderen kostenlosen Quellen online verfügbar sind. In der Statistik ist das DIC (Deviance Information Criterion) ein Mass für den Vorhersagefehler eines Modells. Diese Masszahl ist ein Informationskriterium und gehört in das Umfeld der bayesianischen Methode für Modellvergleiche. Je kleiner das DIC, desto besser ist die Modellpassung. Das DIC kann als bayesianische Entsprechung des AIC betrachtet werden. Bei der Bewertung zweier Modelle mit unterschiedlichem DIC gilt sehr grob formuliert: Bei Unterschieden grösser als 10 ist das Modell mit dem höheren DIC definitiv schlechter, Unterschiede zwischen 5 und 10 sind substantiell, bei Unterschieden kleiner als 5 und deutlich unterschiedlichen Modellformulierungen kann es nötig sein, beide Modelle in Betracht zu ziehen.
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