最小記述長
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/05/28 16:54 UTC 版)
最小記述長（さいしょうきじゅつちょう、英: minimum description length, MDL）は、情報理論に基づくモデル選択基準である。
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「最小記述長」の続きの解説一覧
- 1 最小記述長とは
- 2 最小記述長の概要
- 3 AIC・BICとの比較
最小記述長（Minimum description length）
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/11/18 11:23 UTC 版)
「ジェフリーズ事前分布」の記事における「最小記述長（Minimum description length）」の解説
統計学における最小記述長を用いたアプローチの目標は、記述長さを使用するコードのビット数で測定する場合に、データを可能な限りコンパクトに記述することである。パラメータ化された分布族の場合、各分布の記述長に基づいて最良の記述長を持つ分布を決定することができる。主な結果として、指数型分布族では、サンプルサイズが大きい場合は漸近的に、指数型分布族の要素とジェフリーズ事前分布に基づく記述長が最適になる。この結果は、パラメーター集合を完全なパラメーター空間の内部のコンパクト部分集合に制限する場合に当てはまる[要出典] 。完全なパラメータを使用する場合は、結果の修正バージョンを使用する必要がある。
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