Le critère BIC : fondements théoriques et interprétation
Abstract
Dans cet article, nous proposons une discussion sur le critère de sélection de modèles Bayesian Information Criterion (BIC). Afin de comprendre son comportement, nous décrivons les étapes de sa construction et les hypothèses nécessaires à son application en détaillant les approximations dont il découle. En s'appuyant sur la notion de quasi-vrai modèle, nous reprécisons la propriété de consistance pour la dimension définie pour BIC. Enfin, nous mettons en évidence les différences entre le critère BIC et le critère AIC d'Akaike en comparant leurs propriétés.