AIC：赤池の情報量規準

AIC （Akaike Information Criterion）

赤池 弘次（あかいけ ひろつぐ）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よりも、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一つです。
重回帰分析では、説明変数選択規準の一つで、AICが最小となるモデルが最適と判断します。

SPSS（IBM SPSS Statistics — 日本IBM）やS-PLUS（NTTデータ数理システム）、Rなど多くの統計解析専用ソフトでも出力されます。

なお、重回帰分析でAICを求める式は、次の通りです。