Во время выбора модели иногда требуется тест отношения правдоподобия или анализ с использованием BIC (байесовского информационного критерия). Хотя я определенно мог бы сделать это вручную, мне было интересно, есть ли какие-либо scipy-функции, предназначенные для этого?
Я задаю этот вопрос, потому что считаю, что должен существовать способ проведения такого анализа или, по крайней мере, функция для получения значения вероятности.
PS: я не думаю о подгонке одного распределения, вместо этого я думаю о том, чтобы посмотреть на некоторые одномерные данные, которые меняются со временем (т.е. предсказание модели меняется со временем).
Любая помощь будет оценена по достоинству!
Пример для этого вопроса:
У меня есть некоторые данные, которые выглядят так. 
И вот, у меня есть две модели — одна с четырьмя параметрами, другая вложенная в нее модель с двумя параметрами (фиксация двух других).
Я хочу выполнить тест BIC / отношения правдоподобия, чтобы увидеть, будут ли два свободных параметра иметь существенное значение.
