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AIC准则
/Akaike information criterion/
最后更新 2023-07-05
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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”。
- 英文名称
- Akaike information criterion
- 提出者
- 日本统计学家赤池弘次（Hirotugu Akaike）
- 所属学科
- 数学
京公网安备 11010202008139号
