——不同于R Sqr (最好情况是1,最坏是0),AIC是越小越好。因为：AIC(p)=N ln(s2(p))+2p 之还有呢？——负数好。因为AIC和BIC一般为负值，也就是绝对值越大，负得在模型拟合时，增加参数可使得似然概率增大，但是却引入了额外的变量，因此AIC 和BIC 都在目标式中添加了模型参数个数的惩罚项，也就是第二项。当n≥8 时，l n ( n ) ∗ k ≥ 2 k ,所以，BIC 相比A
aic准则和bic准则的结果为负值，怎么看？扫码或添加微信号：坛友素质互助「经管之家」APP:经管人学习、答疑、交友，就上经管之家！免流量费下载资料---在经管之家app可以下载论2的10次方，我们不可能对所有这些模型进行一一验证AIC, BIC,HQ规则来选择模型，工作量太大。因为AIC和BIC一般为负值也就是绝对值越大负得越多越好你可以查一下AIC和BIC的计
理论上说负的是好的，越负越拟合的好，但是拟合的太好了，模型说服力就不够了，总之AIC最小原则是看实际值，不是绝对值aic准则和bic准则(aic准则) 本文地址：http://diemang/post/323513.html 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供
所以优先考虑的模型应是AIC值最小的那一个，假设在n个模型中作出选择，可一次算出n个模型的AIC值，并找出最小AIC值对应的模型作为选择对象。一般而言，当模型复杂度提高(k)增大时，似1、AIC/SBIC的指标是负数一般值越小表示模型越精简parsimonious(绝对值越大越好)你要算出可用sample大小一样情况下不同模型的AIC/SBIC 然后比较那个最小比如你
(^人^) 通常，AIC可以表示为AIC=2k-2ln(l )。其中k是参数的数量，l是似然函数。条件是模型的误差服从独立正态分布。设n为观察数，RSS为剩馀平方和，则AIC为AIC=2knln(R统计学里(应该是)这两个标准有不同的假设，AIC的假设是不存在最优模型，BIC的假设是存在最优模型。根据假设，可以发现这两个标准的原理。AIC是为了寻找现模型和最优模型的最短距离，B
