Deviance Information Criterion

In der Statistik ist das Devianz-Informationskriterium, auch Deviance Information Criterion, kurz DIC ein Maß (Kriterium) für den Vorhersagefehler eines Modells.

Diese Maßzahl ist ein Informationskriterium und gehört in das Umfeld der bayesschen Methode für Modellvergleiche.<ref>Spiegelhalter, D. J., Best, N. G., Carlin, B. P. & Van der Linde, A., "Bayesian Measures of Model Complexity and Fit (with Discussion)", Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 2002 64(4):583-616.</ref> Je kleiner das Devianz-Informationskriterium, desto besser ist die Modellpassung. Das Devianz-Informationskriterium kann als bayessche Entsprechung des Akaike-Informationskriteriums betrachtet werden.

Bei der Bewertung zweier Modelle mit unterschiedlichen Devianz-Informationskriterien gilt sehr grob formuliert: Bei Unterschieden größer als 10 ist das Modell mit dem höheren Devianz-Informationskriterium definitiv schlechter, Unterschiede zwischen 5 und 10 sind substanziell, bei Unterschieden kleiner als 5 und deutlich unterschiedlichen Modellformulierungen kann es nötig sein, beide Modelle in Betracht zu ziehen.<ref>Erläuterungen zum DIC in WinBugs (Memento des Vorlage:IconExternal vom 23. Februar 2024 im Internet Archive)  Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/www.mrc-bsu.cam.ac.uk</ref>

Einzelnachweise

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