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Lorsque l'on estime un modèle statistique, il est possible d'augmenter sa vraisemblance en ajoutant un paramètre. Le critère d'information d'Akaike, tout comme le critère d'information bayésien, permet de pénaliser les modèles en fonction du nombre de paramètres afin de satisfaire le critère de parcimonie. On choisit alors le modèle avec le critère d'information d'Akaike le plus faible. | |||
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Dernière version du 30 août 2024 à 17:47
Définition
Mesure de la qualité d'un modèle statistique proposée par Hirotugu Akaike en 1973.
Lorsque l'on estime un modèle statistique, il est possible d'augmenter sa vraisemblance en ajoutant un paramètre. Le critère d'information d'Akaike, tout comme le critère d'information bayésien, permet de pénaliser les modèles en fonction du nombre de paramètres afin de satisfaire le critère de parcimonie. On choisit alors le modèle avec le critère d'information d'Akaike le plus faible.
Français
critère d'information Akaike
Anglais
Akaike information criterion
AIC
Sources
Contributeurs: Imane Meziani, wiki
