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Os critérios Bayesian Information Criterion (BIC), Akaike Information Criterion (AIC) e...
Os critérios Bayesian Information Criterion (BIC), Akaike Information Criterion (AIC) e a estatística de Hannan-Quinn (HQ) podem ser utilizados como um critério de seleção para modelos alternativos, sendo vistos como uma medida de ajustamento que inclui um custo para cada parâmetro estimado. Na interpretação desses critérios de seleção, verifica-se que
A
quanto mais parâmetros forem estimados em um mesmo período amostral, menor será o erro estimado e menor será a variância do erro estimada.
B
quanto menos parâmetros forem estimados em um mesmo período amostral, menor será o erro estimado e menor será a variância do erro estimada.
C
quanto menores forem as estatísticas BIC, AIC e HQ, melhor será o ajuste do modelo.
D
modelos estimados com diferentes amostras podem ser comparados utilizando esses critérios.
E
as estatísticas BIC, AIC e HQ são utilizadas para selecionar o melhor modelo e a melhor amostra.