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Critère d'information Akaike


Titre (dcterms:title)

fr Critère d'information Akaike
en Akaike information criterion

Identifiant (dcterms:identifier)

example of usage (obo:IAO_0000112)

<p>Ludden, T. M., Beal, S. L., &amp; Sheiner, L. B. (1994). Comparison of the Akaike Information Criterion, the Schwarz criterion and the F test as guides to model selection. <i>Journal of Pharmacokinetics and Biopharmaceutics</i>, <i>22</i>(5), 431‑445. <a href="https://doi.org/10.1007/bf02353864" name="ISTEXVisited">https://doi.org/10.1007/bf02353864</a><span><a class="istex-link" href="https://api.istex.fr/ark:/67375/1BB-P25ZRLXS-H/fulltext.pdf?sid=istex-browser-addon" name="ISTEXLink" target="_blank">ISTEX</a></span></p>

definition (obo:IAO_0000115)

en The Akaike information criterion (AIC) is a measure of the relative quality of a statistical model for a given set of data. As such, AIC provides a means for model selection. AIC is defined as : AIC = 2K - 2log(L) where K is the number of predictors and L is the maximized likelihood value.
AIC deals with the trade-off between the goodness of fit of the model and the complexity of the model. It is founded on information theory: it offers a relative estimate of the information lost when a given model is used to represent the process that generates the data. AIC does not provide a test of a model in the sense of testing a null hypothesis; i.e. AIC can tell nothing about the quality of the model in an absolute sense. If all the candidate models fit poorly, AIC will not give any warning of that.
fr Le critère d'information d'Akaike, (en anglais Akaike information criterion ou AIC) est une 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 la vraisemblance du modèle 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.

term editor (obo:IAO_0000117)

en Orlaith Burke
en Alejandra Gonzalez-Beltran
en Philippe Rocca-Serra
fr Jean-Marc Meunier

definition source (obo:IAO_0000119)

<p><a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Akaike_information_criterion" onclick="window.open(this.href, '', 'resizable=yes,status=no,location=no,toolbar=no,menubar=no,fullscreen=no,scrollbars=yes,dependent=no'); return false;">http://en.wikipedia.org/wiki/Akaike_information_criterion</a></p>

<p><a href="http://users.ecs.soton.ac.uk/jn2/teaching/aic.pdf">http://users.ecs.soton.ac.uk/jn2/teaching/aic.pdf</a></p>

<p><a href="https://fr.wikipedia.org/wiki/Crit%C3%A8re_d%27information_d%27Akaike" onclick="window.open(this.href, '', 'resizable=yes,status=no,location=no,toolbar=no,menubar=no,fullscreen=no,scrollbars=yes,dependent=no'); return false;">https://fr.wikipedia.org/wiki/Crit%C3%A8re_d%27information_d%27Akaike</a></p>

STATO alternative term (obo:STATO_0000032)

en AIC

R command (obo:STATO_0000041)

<p>AIC(object, ..., k = 2) &nbsp;from:&nbsp;<a href="https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/AIC.html" onclick="window.open(this.href, '', 'resizable=yes,status=no,location=no,toolbar=no,menubar=no,fullscreen=no,scrollbars=yes,dependent=no'); return false;">https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/AIC.html</a></p>

ISI Glossary (ont:ISI_Glossary)

<p><a href="http://isi.cbs.nl/glossary/term81.htm" onclick="window.open(this.href, '', 'resizable=yes,status=no,location=no,toolbar=no,menubar=no,fullscreen=no,scrollbars=yes,dependent=no'); return false;">http://isi.cbs.nl/glossary/term81.htm</a></p>

type (rdf:type)

hierarchy level (md:hierarchyLevel)

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