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AIC (赤池情報量規準)

AIC (Akaike Information Criterion)

赤池情報量規準(Akaike Information Criterion; AIC)のこと。

赤池弘次博士が考案。
当てはまりのよさを追求するあまり、複雑なモデルを多用するのではなく、より簡易なモデルを利用することを目的として採用される、当てはまりの良さを示す指標の1つ。
重回帰分析では、AICが最小となるモデルが最適と判断する。
 
SPSS(IBM SPSS Statistics -- 日本IBM)やS-PLUS(NTTデータ数理システム)など多くの統計解析専用ソフトでも出力される。

なお、重回帰分析におけるAICを求める式は、次の通りである。
AIC=データ行数×loge(1-寄与率)+2×説明変数の個数


重回帰分析

データ行数(ケース数)

寄与率

説明変数

変数選択

説明変数選択規準

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