Akaike Information Criterion
対数尤度にパラメータ数のペナルティを加えたモデル選択規準。「データへの適合」と「モデルの複雑さ」のバランスをとり、AICを最小化するモデルを選ぶ。
「AICによるモデル選択」
「AIC/Cpは楽観性の補正」
「AICのペナルティ項とパラメータ数」
「AICとBICの哲学的な違い」
「AIC vs BIC - どちらを選ぶか」
「AICとBICの比較：一致推定量の性質の違い」
「AICとBICのペナルティ係数の比較：定数2 vs log N」
「AICには一致性がない：N→∞でも複雑なモデルを選びすぎる傾向」