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Akaike information criterion - Wikipedia
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Akaike information criterion - Wikipedia
The Akaike information criterion (AIC) is an estimator of prediction error and thereby relative q... The Akaike information criterion (AIC) is an estimator of prediction error and thereby relative quality of statistical models for a given set of data.[1][2][3] Given a collection of models for the data, AIC estimates the quality of each model, relative to each of the other models. Thus, AIC provides a means for model selection. AIC is founded on information theory. When a statistical model is used