赤池信息量准则
赤池信息量准则 （Akaike information criterion，AIC），是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性，赤池信息准则的方法是寻找可以最好地解释数据但包含最少自由参数的模型，因此值越小越好。
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赤池信息量准则 （Akaike information criterion，AIC），是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性，赤池信息准则的方法是寻找可以最好地解释数据但包含最少自由参数的模型，因此值越小越好。
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