Deviance information criterion
விலகல் தகவல் அளவுகோல் (டிஐசி) என்பது அகாய்க் தகவல் அளவுகோலின் (ஏஐசி) படிநிலை மாடலிங் பொதுமைப்படுத்தலாகும். மார்கோவ் சங்கிலி மான்டே கார்லோ (எம். சி. எம். சி) உருவகப்படுத்துதலால் மாதிரிகளின் பின்புற விநியோகங்கள் பெறப்பட்ட பேய்சியன் மாதிரி தேர்வு சிக்கல்களில் இது குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். டிஐசி என்பது ஒரு அறிகுறியற்ற தோராயமாகும், ஏனெனில் மாதிரி அளவு ஏஐசி போன்ற பெரியதாக மாறும். பின்புற விநியோகம் தோராயமாக பன்முக இயல்பானதாக இருக்கும்போது மட்டுமே இது செல்லுபடியாகும். வரையறை மாறுபாட்டை வரையறுக்கவும், தரவு எங்கே, மாதிரியின் அறியப்படாத அளவுருக்கள் மற்றும் நிகழ்தகவு செயல்பாடு. வெவ்வேறு மாதிரிகளை ஒப்பிட்டுப் பார்க்கும் அனைத்து கணக்கீடுகளிலும் ரத்துசெய்யப்படும் ஒரு மாறிலி, எனவே இது அறியப்பட வேண்டியதில்லை. மாதிரியின் பயனுள்ள அளவுருக்களின் எண்ணிக்கைக்கு பொதுவான பயன்பாட்டில் இரண்டு கணக்கீடுகள் உள்ளன. முதல், விவரிக்கப்பட்டுள்ளபடி, எதிர்பார்ப்பு எங்கே உள்ளது. இரண்டாவது, விவரிக்கப்பட்டுள்ளபடி, உள்ளது. பயனுள்ள அளவுருக்களின் எண்ணிக்கை எவ்வளவு அதிகமாக இருக்கிறதோ, மாதிரியை தரவுகளுடன் பொருத்துவது எளிதானது, எனவே விலகல் அபராதம் விதிக்கப்பட வேண்டும். விலகல் தகவல் அளவுகோல் கணக்கிடப்படுகிறது அல்லது அதற்கு சமமாக கணக்கிடப்படுகிறது இந்த பிந்தைய வடிவத்திலிருந்து, AIC உடனான தொடர்பு மிகவும் தெளிவாக உள்ளது. உந்துதல் பெரிய டிஐசி கொண்ட மாடல்களை விட சிறிய டிஐசி கொண்ட மாடல்களுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கப்பட வேண்டும். மாதிரிகள் ஒரு நல்ல பொருத்தத்தை ஆதரிக்கும் மதிப்பால் தண்டிக்கப்படுகின்றன, ஆனால் (AIC ஐப் போலவே) பயனுள்ள அளவுருக்களின் எண்ணிக்கையால் தண்டிக்கப்படுகின்றன. ஒரு மாதிரியில் அளவுருக்களின் எண்ணிக்கை அதிகரிக்கும் போது இது குறையும் என்பதால், இந்த சொல் குறைந்த எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்களைக் கொண்ட மாதிரிகளை ஆதரிப்பதன் மூலம் இந்த விளைவை ஈடுசெய்கிறது. பேய்சியன் மாதிரி தேர்வு விஷயத்தில் மற்ற அளவுகோல்களை விட டி. ஐ. சி இன் ஒரு நன்மை என்னவென்றால், மார்கோவ் சங்கிலி மான்டே கார்லோ உருவகப்படுத்துதலால் உருவாக்கப்பட்ட மாதிரிகளிலிருந்து டி. ஐ. சி எளிதில் கணக்கிடப்படுகிறது. ஏ. ஐ. சி. க்கு அதன் அதிகபட்ச ஓவரில் சாத்தியக்கூறுகளைக் கணக்கிட வேண்டும், இது எம்சிஎம்சி உருவகப்படுத்துதலில் இருந்து உடனடியாக கிடைக்காது. ஆனால் டி. ஐ. சி. யைக் கணக்கிட, மாதிரிகளின் சராசரியாகவும், மாதிரிகளின் சராசரியில் மதிப்பிடப்பட்ட மதிப்பாகவும் கணக்கிடுங்கள். பின்னர் டிஐசி இந்த தோராயங்களிலிருந்து நேரடியாகப் பின்தொடர்கிறது. கிளாஸ்கென்ஸ் அண்ட் ஹோர்ட் (2008, Ch. 3. 5) டிஐசி என்பது ஏஐசியின் இயற்கையான மாடல்-ரோப்ஸ்ட் பதிப்பிற்கு சமமான பெரிய மாதிரி என்பதைக் காட்டுகிறது. அனுமானங்கள் DIC இன் வழித்தோன்றலில், எதிர்கால அவதானிப்புகளை உருவாக்கும் நிகழ்தகவு விநியோகங்களின் குறிப்பிட்ட அளவுரு குடும்பம் உண்மையான மாதிரியை உள்ளடக்கியது என்று கருதப்படுகிறது. இந்த அனுமானம் எப்போதும் இல்லை, மேலும் அந்த சூழ்நிலையில் மாதிரி மதிப்பீட்டு நடைமுறைகளை கருத்தில் கொள்வது விரும்பத்தக்கது. மேலும், கவனிக்கப்பட்ட தரவு பின்புற விநியோகத்தை உருவாக்குவதற்கும் மதிப்பிடப்பட்ட மாதிரிகளை மதிப்பீடு செய்வதற்கும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. எனவே, டிஐசி அதிகப்படியான பொருத்தப்பட்ட மாடல்களைத் தேர்ந்தெடுக்க முனைகிறது. விரிவாக்கங்கள் மேலே உள்ள பிரச்சினைகளுக்கு ஒரு தீர்வு பரிந்துரைக்கப்பட்டது, பேய்சியன் முன்கணிப்பு தகவல் அளவுகோலின் (பிபிஐசி) முன்மொழிவுடன். ஆண்டோ (2010, சி. எச். 8) பல்வேறு பேய்சியன் மாதிரி தேர்வு அளவுகோல்கள் பற்றிய விவாதத்தை வழங்கியது. டி. ஐ. சி. யின் அதிகப்படியான சிக்கல்களைத் தவிர்ப்பதற்காக, முன்கணிப்பு கண்ணோட்டத்தில் பேய்சியன் மாதிரி தேர்வு அளவுகோல்களை உருவாக்கியது. அளவுகோல் கணக்கிடப்படுகிறது முதல் சொல் என்பது மாதிரி தரவுகளுக்கு எவ்வளவு நன்றாக பொருந்துகிறது என்பதற்கான ஒரு அளவீடு, அதே நேரத்தில் இரண்டாவது சொல் மாதிரி சிக்கலான ஒரு அபராதமாகும். இந்த வெளிப்பாட்டில் உள்ளவை மேலே உள்ள சாத்தியக்கூறுகளைக் காட்டிலும் முன்கணிப்பு விநியோகம் என்பதை நினைவில் கொள்க. அகாய்க் தகவல் அளவுகோல் (ஏ. ஐ. சி) பேய்சியன் தகவல் அளவுகோல் (பி. ஐ. சி) மையப்படுத்தப்பட்ட தகவல் அளவுகோல் (எஃப். ஐ. சி) ஹன்னன்-குயின் தகவல் அளவுகோல் குல்பேக்-லீப்லர் வேறுபாடு ஜென்சன்-ஷானன் வேறுபாடு வதனாபே-அகாய்க் தகவல் அளவுகோல் (டபிள்யூ. ஏ. ஐ. சி) குறிப்புகள் ஆண்டோ, டி. (2010). பேய்சியன் மாடல் செலக்சன் அண்ட் ஸ்டாடிஸ்டிகல் மாடலிங், சி. ஆர். சி பிரஸ். அத்தியாயம் 7. கிளாஸ்கென்ஸ், ஜி, மற்றும் ஹோர்ட், என். எல். (2008). மாடல் தேர்வு மற்றும் மாடல் சராசரி, கேம்பிரிட்ஜ். பிரிவு 3. வான் டெர் லிண்டே, ஏ. (2005). "மாறி தேர்வில் டிஐசி", ஸ்டாடிஸ்டிகா நீர்லாண்டிகா, 59:45-56. டோய்ஃ 10.1111/j.1467-9574.2005.00278.x வெளிப்புற இணைப்புகள் பேய்சியன் புள்ளிவிவரங்கள் பின்னடைவு மாறி தேர்வு மாதிரி தேர்வு