Fundamentals and applications criteria for Information: akaike and bayesian

Objetivou-se com este estudo apresentar os fundamentos do critério de informação de Akaike (AIC) e do critério de informação Bayesiano (BIC), amplamente utilizados na seleção de modelos, e geralmente pouco entendidos. A seleção de modelos é de vital importância em estudos científicos, assim sendo, deve embasarse em princípios científicos, como a parcimônia. O AIC e o BIC são critérios que penalizam a verossimilhança, para que um modelo mais parcimonioso seja selecionado. Estes critérios baseiam-se nos conceitos de informação e entropia, que são fundamentais para o completo entendimento destes critérios, e procurou-se explicar tais conceitos para que o entendimento destes critérios fosse completo. Também foram dadas duas aplicações do AIC e BIC, em regressão e na seleção de modelos normais. Os resultados obtidos ao utilizar-se os dois critérios foram os mesmos para as duas aplicações feitas, e embora os mesmos modelos tenham sido selecionados o AIC e o BIC não necessariamente proporcionam os mesmos resultados