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定義
AICは以下の式で計算される。
$$AIC=-2\log { L } +2k$$
L: 尤度、k：（推定される自由）パラメータの数。パラメータの数とはモデルに含まれる説明変数の数のことである。
モデル選択(model selection)の指標の１つであり、値が小さいほど良好なモデルと判定する。
AICの絶対値には意味はなく、モデル間のAIC値の大小関係を評価する。
数学的には、推定モデルと真のモデルの間の期待相対Kullback-Leiber距離の推定値である。
関連
BIC(Bayesian information criteria)
オッカムの剃刀(Occam’s razor)
