赤池信息準則

赤池信息準則（Akaike Information Criterion,AIC) 是用來比較所含解釋變量個數不同的多元迴歸模型的擬合優度常用的標準之一。 其定義為 AIC=\ln{(e′e/n}+2*(k+1)/n. 這一準則要求僅當所增加的解釋變量能夠減少AIC值時才在原模型中增加該解釋變量。