Bayesian Information Criterion
ラプラス近似によるベイズモデル選択から導かれるモデル選択規準。BIC = -2log(lik) + d*log(N)。ペナルティ係数がlog(N)であり、サンプル数が増えるほど複雑なモデルを強く罰する。一致性を持ち、N→∞で真のモデルを選ぶことが保証される。
「AICとBICの哲学的な違い」
「BICのベイズ的な根拠：ラプラス近似」
「AIC vs BIC - どちらを選ぶか」
「MDLとBICは数学的に同じ結論に収束する」
「ラプラス近似から自然に導出されるBIC」
「AICとBICのペナルティ係数の比較」
「BICの一致性と大量データでの振る舞い」