Matches in DBpedia 2016-04 for { <http://wikidata.dbpedia.org/resource/Q1662573> ?p ?o }
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- Q1662573 subject Q7483215.
- Q1662573 subject Q8637055.
- Q1662573 subject Q8647003.
- Q1662573 abstract "The Akaike information criterion (AIC) is a measure of the relative quality of statistical models for a given set of data. Given a collection of models for the data, AIC estimates the quality of each model, relative to each of the other models. Hence, AIC provides a means for model selection.AIC 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. In doing so, it deals with the trade-off between the goodness of fit of the model and the complexity of the model.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.".
- Q1662573 wikiPageExternalLink JDS-652a.pdf.
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- Q1662573 wikiPageExternalLink A1981MS54100001.pdf.
- Q1662573 wikiPageExternalLink BurnhamBES11.pdf.
- Q1662573 wikiPageExternalLink Burnham_and_Anderson_2004_Multimodel_Inference.pdf.
- Q1662573 wikiPageExternalLink Akaike_1974.pdf.
- Q1662573 wikiPageExternalLink AIC.pdf.
- Q1662573 wikiPageExternalLink extramaterial.pdf.
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- Q1662573 wikiPageWikiLink Q938438.
- Q1662573 wikiPageWikiLink Q954828.
- Q1662573 wikiPageWikiLink Q972431.
- Q1662573 comment "The Akaike information criterion (AIC) is a measure of the relative quality of statistical models for a given set of data. Given a collection of models for the data, AIC estimates the quality of each model, relative to each of the other models. Hence, AIC provides a means for model selection.AIC 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.".
- Q1662573 label "Akaike information criterion".