Уважаемые посетители Портала Знаний, если Вы найдете ошибку в тексте, выделите, пожалуйста, ее мышью и нажмите Сtrl+Enter. Мы обязательно исправим текст!


А   Б   В   Г   Д   Е   Ж   З   И   К   Л   М   Н   О   П   Р   С   Т   У   Ф   Х   Ц   Ч   Ш   Щ   Э   Ю   Я   

Информационный критерий Акаике (AIC)

Если модель, включающая в себя q параметров, подгоняется к данным, критерий определяется, как -Lq + 2q, где Lq - максимизированный логарифм правдоподобия. Акаике предложил максимизировать критерий, чтобы можно было выбирать из моделей с различным числом параметров. 

Первоначально, этот метод был предложен для для моделей временных рядов, но стал применяться также и в регрессии. Информационный критерий Акаике (AIC) может использоваться в модуле Обобщенные линейные/нелинейные модели при сравнении групп действий при проведении наилучшей регрессии подгруппы; обратите внимание, что вычисление статистического AIC критерия может занять некоторое время. 

Так как определение статистических меток не требует повторных расчетов, то выбор наилучшей подгруппы основывается на более быстром вычислении статистических меток, в то время, как выбор на базе AIC критерия обычно дает более точные результаты.