SBC的定义为：BIC = ln(n)(模型中参数的个数) - 2ln(模型的极大似然函数值)BIC（Bayesian InformationCriterion）贝叶斯信息准则是Schwartz在19。sbc准则公式？更多详情请大家跟着小编一起来看看吧！
sbc准则公式(1)
SBC的定义为：BIC = ln(n)(模型中参数的个数) - 2ln(模型的极大似然函数值)
BIC（Bayesian InformationCriterion）贝叶斯信息准则是Schwartz在1978年根据Bayes理论提出的判别准则，称为SBC准则(也称BIC)，弥补了AIC的不足。
AIC为模型选择提供了有效的规则，但也有不足之处。当样本容量很大时，在AIC准则中拟合误差提供的信息就要受到样本容量的放大，而参数个数的惩罚因子却和样本容量没关系（一直是2），因此当样本容量很大时，使用AIC准则选择的模型不收敛与真实模型，它通常比真实模型所含的未知参数个数要多。
