AIC y BIC: criterios de comparación de modelos
Los criterios de información AIC (Akaike) y BIC (bayesiano) miden la calidad del modelo penalizando la complejidad para evitar el sobreajuste.
- Menor AIC/BIC → mejor modelo
- AIC = n·ln(RSS/n) + 2k BIC = n·ln(RSS/n) + k·ln(n)
- El BIC penaliza los parámetros extra más que el AIC
- El BIC tiende a elegir modelos más simples
Pruébalo en la app
Pruebe: añada una variable X → vuelva a ejecutar la regresión → compare el nuevo AIC con el anterior bajo la tabla. Una bajada significa que la variable mejora el modelo.