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      標簽　>　AIC

      AIC

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      AIC信息準則即Akaike information criterion ，是衡量統(tǒng)計模型擬合優(yōu)良性（Goodness of fit）的一種標準，由于它為日本統(tǒng)計學(xué)家赤池弘次創(chuàng)立和發(fā)展的，因此又稱赤池信息量準則。它建立在熵的概念基礎(chǔ)上，可以權(quán)衡所估計模型的復(fù)雜度和此模型擬合數(shù)據(jù)的優(yōu)良性。

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      AIC簡介

      　　AIC信息準則即Akaike information criterion ，是衡量統(tǒng)計模型擬合優(yōu)良性（Goodness of fit）的一種標準，由于它為日本統(tǒng)計學(xué)家赤池弘次創(chuàng)立和發(fā)展的，因此又稱赤池信息量準則。它建立在熵的概念基礎(chǔ)上，可以權(quán)衡所估計模型的復(fù)雜度和此模型擬合數(shù)據(jù)的優(yōu)良性。

      　　數(shù)字信號處理中對多種模型作選擇的判別方法。在一般的情況下，AIC可以表示為： AIC=2k-2ln（L）其中：k是參數(shù)的數(shù)量，L是似然函數(shù)。假設(shè)條件是模型的誤差服從獨立正態(tài)分布。讓n為觀察數(shù)，SSR（SUM SQAURE OF RESIDUE）為殘差平方和，那么AIC變?yōu)椋?AIC=2k+nln（SSR/n）增加自由參數(shù)的數(shù)目提高了擬合的優(yōu)良性，AIC鼓勵數(shù)據(jù)擬合的優(yōu)良性但是盡量避免出現(xiàn)過度擬合（Overfitting）的情況。所以優(yōu)先考慮的模型應(yīng)是AIC值最小的那一個。假設(shè)在n個模型中做出選擇，可一次算出n個模型的AIC值，并找出最小AIC值相對應(yīng)的模型作為選擇對象。赤池信息準則的方法是尋找可以最好地解釋數(shù)據(jù)但包含最少自由參數(shù)的模型。

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      aic資訊

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      aic數(shù)據(jù)手冊

      型號 描述 數(shù)據(jù)手冊 參考價格
      AIC1117A-25GYTR 輸出類型:可調(diào);輸出極性:正;最大輸入電壓:7V;輸出電壓:2.47V~2.53V;輸出電流:1A;電源紋波抑制比(PSRR):72dB@(120Hz);
      AIC1117GYTR 輸出類型:固定;輸出極性:正;最大輸入電壓:7V;輸出電流:-;電源紋波抑制比(PSRR):72dB@(120Hz);
      AIC1731-18GVTR 輸出類型:-;
      AIC811-29GVTR
      AIC1084GETR 輸出類型:可調(diào);輸出極性:正;輸出通道數(shù):1;最大輸入電壓:7V;輸出電壓:1.225V~1.275V;壓差:1.5V@(5A);輸出電流:5A;電源紋波抑制比(PSRR):72dB@(120Hz);

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