MATLAB贝叶斯信息准则(BIC)模型选择与评价工具

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的贝叶斯信息准则(BIC)计算方法，支持多候选模型综合评估，通过权衡拟合优度与模型复杂度自动识别最优统计模型。适用于数据分析、机器学习及统计建模场景。

详 情 说 明

基于贝叶斯信息准则（BIC）的模型复杂度与拟合优度综合评价工具

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的贝叶斯信息准则（BIC）计算系统，专门用于统计建模中的模型选择。系统通过对多个候选模型进行综合评价，在模型拟合优度和复杂度之间取得平衡，从而识别最优模型。该系统支持多种分布类型，提供直观的可视化分析，为研究者和数据分析师提供可靠的模型选择依据。

功能特性

• 多模型BIC计算：支持同时对多个候选模型进行BIC值计算
• 分布类型灵活：兼容正态分布、泊松分布等多种概率分布假设
• 智能参数估计：采用最大似然估计（MLE）方法进行模型参数计算
• 复杂度惩罚机制：内置模型复杂度惩罚项计算，避免过拟合
• 并行计算优化：实现多模型BIC值的并行计算与快速排序算法
• 可视化分析：提供BIC比较柱状图和模型拟合曲线叠加图
• 自动最优模型推荐：自动标识具有最小BIC值的最优模型

使用方法

数据输入

1. 观测数据：提供数值型数据向量或矩阵（支持一维时间序列或多维数据集）
2. 模型设定：指定候选模型函数句柄、参数初始值和分布类型
3. 可选配置：设置样本大小调整系数、收敛容差等参数

运行流程

1. 准备输入数据和模型参数
2. 运行主程序
3. 查看BIC数值结果和模型排名报告
4. 分析可视化图表，识别最优模型

输出结果

• BIC数值结果：每个模型的BIC得分（双精度数值）
• 模型排名报告：按BIC值升序排列的模型优选列表
• 可视化分析图：BIC值比较柱状图、模型拟合曲线叠加图
• 最优模型标识：自动标记具有最小BIC值的推荐模型

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS或Linux
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 可选工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于部分高级功能）

文件说明

主程序文件实现了系统核心功能，包括数据输入验证、模型参数初始化、并行BIC计算引擎、结果排序算法以及可视化组件调度。它负责协调整个模型选择流程，从数据预处理到最终结果展示的全过程控制，确保各模块间的数据流转和计算逻辑的正确执行。