读音:美英 akaike information criterion基本解释 AIC准则;赤池信息量准则;Akaike信息量准则;准则;赤池信息准则 分词解释 akaike(Akaike)人名 information信息,数据 criterion(批评、判断等的)标准,准则
日本统计学家Akaike发现log似然函数和K-L距离有一定关系,并在1974年提出Akaike information criterion,AIC。通常情况下,AIC定义为:AIC=2k-2ln(L),其中k是模型参数个数,L是似然函数。 -2ln(L)反映模型的拟合情况,当两个模型之间存在较大差异时,...
Akaike信息准则(Akaike Information Criterion, AIC)为我们提供了一种有效的方法来评估统计模型的相对质量。在本文中,我们将解释什么是AIC,以及如何使用Python实现它,并通过代码示例帮助理解。 什么是AIC? AIC是一种用于比较统计模型的工具。它同时考虑模型的拟合优度(goodness of fit)和模型复杂度。AIC的公式如下: [ ...
Akaike's information criterion AIC 阿凯克信息论准则 例句 1 This text adopts Final Prediction Error ( FPE) criterion and Akaike's Information Criterion ( AIC) to confirm autoregressive model order.文章中采用了应用比较广泛的最终预测误差（FPE）准则和阿凯克信息论准则（AIC），最终确定AR模型...
赤池信息量准则，即Akaike information criterion、简称AIC，是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则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。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...
在FRM考试中Akaike information criterion的内容有什么? 首先,需要考生了解Akaike information criterion的意思,也就是赤池信息量准则,简称AIC。它是衡量统计模拟合优良性的一种标准,是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则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...
“an information criterion” (AIC) Akaike’s information criterion … en pocas palabras. Luis M. Carrascal En vez de obtener la diferencia entre dos modelos, se obtiene una estima de la distancia relativa esperada entre el modelo estimado y los verdaderos mecanismos que realmente han generado ...
赤池信息量准则，即Akaike information criterion、简称AIC 参考资料：http://baike.baidu.com/view/2107331.htm