El criterio de información de Akaike es una forma de elegir el mejor modelo estadístico para una situación particular. De acuerdo con la Universidad de Georgia Fish &Unidad de Investigación de Vida Silvestre, los Criterios de Información de Akaike (AIC) se calculan como AIC = -2_ln (probabilidad) + 2_K. Una vez que se ha calculado el AIC para cada modelo, se realizan cálculos adicionales para comparar cada modelo. Estos cálculos implican calcular las diferencias entre cada AIC y el AIC más bajo y compilar esta información en una tabla.

Calcule el número de parámetros del modelo. Por ejemplo, la ecuación de regresión Growth = 9 + 2_age + 2_food + error tiene cuatro parámetros, mientras Growth = 2_age + 2_food + error tiene tres parámetros.

Multiplica el paso 1 por 2. Pon este número a un lado por un momento .

Encuentre el registro natural de la probabilidad.

Multiplique el paso 3 por -2.

Agregue el paso 2 al paso 4.