aic的价值AIC价值是由什决定?由什么决定

AIC的价值由公共网络的股东数来决定。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。

在一般的情况下，AIC可以表示为：AIC=2k-2ln(L)，其中：k是参数的数量，L是似然函数。假设条件是模型的误差服从独立正态分布。

增加自由参数的数目提高了拟合的优良性，AIC鼓励数据拟合的优良性但是尽量避免出现过度拟合(Overfitting)的情况。所以优先考虑的模型应是AIC值最小的那一个。

扩展资料

假设在n个模型中做出选择，可一次算出n个模型的AIC值，并找出最小AIC值相对应的模型作为选择对象。

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。

在一般的情况下，AIC可以表示为： AIC=2k-2ln(L)

其中：k是参数的数量，L是似然函数。

增加自由参数的数目提高了拟合的优良性，AIC鼓励数据拟合的优良性但是尽量避免出现过度拟合(Overfitting)的情况。所以优先考虑的模型应是AIC值最小的那一个。假设在n个模型中做出选择，可一次算出n个模型的AIC值，并找出最小AIC值相对应的模型作为选择对象。

参考资料来源：百度百科-AIC

AIC(Akaike's Information Criterion)准则,

即由Akaike於1973年介绍的一种判定准则

http://www.wanfangdata.com.cn/qikan/periodical.Articles/nkdx/nkdx2005/0503/050314.htm

AIC（赤池信息准则）

SC施瓦兹准则

1、施瓦兹准则SC（Schwarz Criterion），其检验思想也是通过比较不同分布滞后模型的拟合优度来确定合适的滞后期长度。检验过程是：在模型中逐期添加滞后变量，直到SC值不再降低时为止，即选择使SC值达到最小的滞后期k。SC比更加“严厉地处罚”在模型中额外添加不重要的解释变量。

2、AIC信息准则即Akaike information criterion，是衡量统计模型拟合优良性(Goodness of fit)的一种标准，由于它为日本统计学家赤池弘次创立和发展的，因此又称赤池信息量准则。它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。

扩展资料：

AIC信息准则在1971年由赤池弘次提出，该准则于1973年以概念简介的形式发表。1974年首次出现在赤池弘次发表的正式论文中。截止2018年6月，该论文已被超过4万次引用。

数字信号处理中对多种模型作选择的判别方法。在一般的情况下，AIC可以表示为： AIC=2k-2ln(L)其中：k是参数的数量，L是似然函数。假设条件是模型的误差服从独立正态分布。

参考资料来源：百度百科-施瓦兹准则SC

参考资料来源：百度百科-计量经济学

参考资料来源：百度百科-AIC信息准则

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