sinorder.zip_akaike_rss 赤池 信息准则_matlab 赤池信息准则

简介：
本资源包提供了使用Matlab实现赤池信息准则（AIC）的相关函数，适用于模型选择和评估。包含详细文档与示例代码。 AIC（Akaike Information Criterion），即赤池信息量准则，是由日本统计学家赤池弘次创立的一种衡量统计模型拟合优良性的标准。该准则是基于熵的概念建立的，旨在平衡所估计模型的复杂度与数据拟合效果之间的关系。 在一般情况下，AIC可以表示为： AIC = 2k - 2ln(L)，其中 k 是参数的数量，L 表示似然函数值。假设条件是模型误差服从独立正态分布的情况下，如果 n 代表观察数，RSS 表示剩余平方和，则公式可进一步简化为：AIC = 2k + n ln(RSS/n)。 增加自由参数的数目可以提高数据拟合的质量，但同时也可能导致过度拟合。因此，在使用AIC准则时，我们倾向于选择具有最小AIC值的那个模型，这样既可以保证较好的数据解释力又能够避免不必要的复杂度。