الاستدلال متعدد النماذج

لقد كان أدب اختيار النماذج بشكل عام ضعيفًا في عكس الأسس العميقة لمعيار معلومات آكاكي (AIC) وفي إجراء مقارنات مناسبة مع معيار المعلومات البايزي (BIC). هناك فلسفة واضحة، ومعيار سليم قائم على نظرية المعلومات، وأساس إحصائي صارم لـ AIC. يمكن تبرير AIC باعتباره بايزيًا باستخدام prior "ماهر" على النماذج يعتمد على حجم العينة وعدد معلمات النموذج. علاوة على ذلك، يمكن استنتاج BIC كنتيجة غير بايزية. لذا، لا يمكن أن تكون الحجج حول استخدام AIC مقابل BIC لاختيار النموذج من منظور بايزي مقابل التكراري. يجب أن يحدد السياق الفلسفي لما يُفترض عن الواقع، والنماذج التقريبية، ونية الاستدلال القائم على النماذج ما إذا كان يجب استخدام AIC أو BIC. تُعرض هنا جوانب مختلفة من هذا الاستدلال متعدد النماذج، وخاصة طرق دمج النماذج.