赤池資訊量準則

赤池資訊量準則（英文：Akaike information criterion，AIC）係基於資訊理論嘅一條用嚟評估統計模型嘅準則。

根據赤池資訊量準則，評估一個統計模型嗰陣，應該要令以下嘅數值有咁細得咁細^[1]：

${\displaystyle \mathrm {AIC} \,=\,2k-2\ln({\hat {L}})}$

當中 ${\displaystyle k}$ 係估計咗嘅參數嘅數量，${\displaystyle {\hat {L}}}$ 係個模型嘅概似函數得到嘅最大數值。