Test di verifica delle informazioni di Akaike

Niente fonti!
Questa voce o sezione sull'argomento statistica non cita le fonti necessarie o quelle presenti sono insufficienti.

Il criterio d'informazione di Akaike (in inglese Akaike's information criterion, indicato come AIC), è un metodo per la valutazione e il confronto tra modelli statistici sviluppato dal matematico giapponese Hirotsugu Akaike nel 1971 e presentato alla comunità matematica nel 1974. Fornisce una misura della qualità della stima di un modello statistico tenendo conto sia della bontà di adattamento che della complessità del modello.

È basato sul concetto di entropia come misura di informazione, tramite cui valuta la quantità di informazione persa quando un dato modello è usato per descrivere la realtà.

La regola è quella di preferire i modelli con l'AIC più basso.

È un criterio di valutazione molto utile perché permette di confrontare tra loro anche modelli non annidati.

Definizione

Nel caso generale è definito come

A I C = 2 k 2 ln ( L ) {\displaystyle {\mathit {AIC}}=2k-2\ln(L)}

dove k è il numero di parametri nel modello statistico e L è il valore massimizzato della funzione di verosimiglianza del modello stimato.

Voci correlate