赤池信息准则

赤池信息准则

简明

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Akaike information criterion
赤池信息量准则：一种用于模型选择的统计量，用于衡量模型拟合优度与模型复杂度之间的平衡，值越小表示模型越好。

网络释义

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AIC
针对选择回归模型问题的特点,在分布估计算法基础上设计了相应的概率矩阵,以赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)作为模型选择的度量标准,提出了解决统计模型选择问题的改进分布估计算法。
2
Akaike Information Criterion
... 第四章非线性回归模型的线性化内容提要第一节变量之间的非线性关系线性...6、赤池信息准则(Akaike information criterion, AIC) :时间序列分析中最常用的..
3
Akaike info criterion
赤池信息准则(Akaike info criterion)：赤池信息准则即AIC，它对方程中的滞后项数选择提供指导。它是在残差平方和的基础上进行的。

短语

1
赤池信息量准则
Akaike information criterion
2
赤池贝叶斯信息量准则
ABIC
3
根据赤池信息量准则
Akaike's Information Criteria ; AIC

双语例句

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通过应用共轭梯度法来解决反演问题，应用赤池弘次的AIC信息准则来截短共轭梯度扩大。
We solve the inverse problem using the conjugate gradient (CG) method, using Akaike's Information Criterion (AIC) aic to truncate the CG expansion.

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百科

赤池信息准则
赤池信息准则（Akaike Information Criterion,AIC) 是用来比较所含解释变量个数不同的多元回归模型的拟合优度常用的标准之一。其定义为 AIC=\ln{(e′e/n}+2*(k+1)/n. 这一准则要求仅当所增加的解释变量能够减少AIC值时才在原模型中增加该解释变量。如果增加的解释变量没有解释能力，则对残差平方和的减小没有多大帮助，却增加待估参数的个数，这时可能导致AIC的值增加。

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