AIC (Akaikes Informationskriterium)

Das AIC ist ein Maß der Modellgüte, das eine höhere Modellkomplexität „bestraft“ (bzw. korrigiert). Diese Korrektur fällt mit wachsender Stichprobengröße geringer aus. Es ist nicht wie das adjustierte R-Quadrat im Sinne aufgeklärter Varianz interpretierbar, lässt aber ebenfalls den Vergleich zwischen verschiedenen Modellen zu. Das AIC wird deshalb (neben dem R2 oder BIC) als Kriterium für die Modellselektion verwendet. Ein geringerer Wert beschreibt einen besseren Datenfit des Modells.