Kryterium optymalności

W statystyce kryterium optymalności stanowi miarę dopasowania danych do danej hipotezy , aby pomóc w wyborze modelu . Model jest określany jako „najlepszy” z kandydujących modeli, jeśli daje najlepszą wartość funkcji celu mierzącej stopień spełnienia kryterium zastosowanego do oceny hipotez alternatywnych .

Termin ten został użyty do określenia różnych kryteriów, które są używane do oceny drzewa filogenetycznego . Na przykład, aby określić najlepszą topologię między dwoma drzewami filogenetycznymi przy użyciu kryterium optymalności maksymalnego prawdopodobieństwa, należy obliczyć maksymalny wynik wiarygodności każdego drzewa i wybrać to, które ma lepszy wynik. Jednak różne kryteria optymalności mogą wybrać różne hipotezy. W takich okolicznościach należy zachować ostrożność przy wyciąganiu mocnych wniosków.

Wiele innych dyscyplin stosuje podobne kryteria lub ma określone środki ukierunkowane na cele danej dziedziny. Kryteria optymalności obejmują maksymalne prawdopodobieństwo , bayesowskie , maksymalne oszczędności , sumę kwadratów reszt , najmniejsze odchylenia bezwzględne i wiele innych.