AIC e BIC: critérios de comparação de modelos
Os critérios de informação AIC (Akaike) e BIC (bayesiano) medem a qualidade do modelo, penalizando a complexidade para evitar sobreajuste.
- Menor AIC/BIC → melhor modelo
- AIC = n·ln(RSS/n) + 2k BIC = n·ln(RSS/n) + k·ln(n)
- O BIC penaliza parâmetros extras mais do que o AIC
- O BIC tende a escolher modelos mais simples
Experimente na aplicação
Experimente: adicione uma variável X → volte a executar a regressão → compare o novo AIC com o anterior sob a tabela. Uma descida significa que a variável melhora o modelo.