| 释义 |
Akaike information criterion
Encyclopedia
工学赤池信息准则释
Akaike information criterion；AIC赤池信息准则
利用给定模型表示真实模型时信息损失的相对大小。是衡量统计模型拟合优良性的信息量标准。
工学赤池信息准则释
Akaike information criterion; AIC赤池信息量准则
针对某个模型集的所有备选模型，给出模型之间的相对比较以衡量统计模型拟合优良性的信息量标准。由日本统计学家赤池弘次创立和发展。
理学回归分析释
Akaike information criterionAIC准则
AIC准则是基于信息论中的Kullback-Leibler信息量推导出来的。对于一系列的备选统计模型，可以运用AIC准则来度量每一个备选统计模型的相对拟合效果。因此，AIC准则为人们提供了一种模型选择的依据。AIC准则（Akaike information criterion）最早由日本统计学家赤池弘次（Hirotugu Akaike）在1971年提出，并将此准则称为“信息准则”。
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