AIC(赤池情報量規準)の導出過程

現在ＡＩＣ(赤池情報量規準)について勉強しています。 対数尤度/平均対数尤度/期待平均対数尤度 といった似た言葉が多く混乱しています。 以下の記述は私の理解を整理したものですが、おかしな点はあるでしょうか？ ----------------------------------------------- 以下のように記号を定義する θ：未知のパラメータ θ*:真のパラメータ θ★:パラメータの最尤推定量 K:モデルの自由パラメータ数 対数尤度：l(θ) 平均対数尤度のn倍：l*(θ) 期待平均対数尤度：l'*(K) 統計モデルの良さを評価したいとき ●(Ｋ－Ｌ情報量)が小さい(０に近い)モデルほど良いモデル ↓ ●(Ｋ－Ｌ情報量)は (定数)－（平均対数尤度） で表されるので (平均対数尤度)が大きいほど良いモデル ↓ ●(平均対数尤度のn倍)が大きいほど良いモデル (∵nは標本数であり一定