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Revision von Akaike-Informationskriterium vom 19.02.2018 - 16:03
Akaike-Informationskriterium
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Ausführliche Definition im Online-Lexikon
von Akaike (1981) vorgeschlagene Kennzahl zum Vergleich alternativer Spezifikationen von Regressionsmodellen.
Das Akaike-Informationskriterium (engl. Akaike Information Criterion, AIC) wird als AIC = ln(RSS/n) + 2(K+1)/n berechnet, wobei RSS die Residuenquadratesumme (Residuen) des geschätzten Modells, n der Stichprobenumfang und K die Anzahl der erklärenden Variablen im Modell sind. ln symbolisiert den natürlichen Logarithmus. Der Vergleich zweier Modellspezifikationen anhand von AIC erfolgt analog zum eng verwandten Schwarz-Informationskriterium.
Das Akaike-Informationskriterium (engl. Akaike Information Criterion, AIC) wird als AIC = ln(RSS/n) + 2(K+1)/n berechnet, wobei RSS die Residuenquadratesumme (Residuen) des geschätzten Modells, n der Stichprobenumfang und K die Anzahl der erklärenden Variablen im Modell sind. ln symbolisiert den natürlichen Logarithmus. Der Vergleich zweier Modellspezifikationen anhand von AIC erfolgt analog zum eng verwandten Schwarz-Informationskriterium.
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