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赤池情報量規準(Akaike's Information Criterion:AIC)

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ポイント

赤池情報量規準(あかいけじょうほうりょうきじゅん; 元々は An Information Criterion, のちに Akaike's Information Criterionと呼ばれるようになる)は、統計モデルの良さを評価するための指標である。

 

統計的モデルの予測性の良さを、観測値と理論値の差(残差)を用いて評価する統計量。値が小さいほど当てはまりが良いと言える。

モデルの対数尤度Lを、モデルに含まれるパラメーター数をpとすると、AICは以下の式から求められる。

AIC=-2lnL+2p

 

 

どの回帰モデル(回帰分析で用いる式)にするかを選択する場合、パラメータ数(説明変数)が多いモデルほど、適合度が高い。しかし、あまりパラメータ数が多いと偶発的変動も取込んで推定してしまうため、過適合問題が起こる。そのため、適合度とパラメータ数との調和を図る必要がある。 その調和度合いを統計量として表したものがAIC(Akaike Information Criteria:赤池情報量規準)であり、少ない値をとるモデルが、この意味で良いモデルである。

 

確認問題

[1]

潜在構造方程式モデリングの適合度指標の一つであるAICの正式名称を英語で書きなさい。

名古屋市立大学大学院 人間文化研究科 人間文化専攻)

 

解答

[1]

Akaike's Information Criterion(赤池情報量規準