赤池信息准则(Akaike Information Criterion,AIC) 是用来比较所含解释变量个数不同的多元回归模型的拟合优度常用的标准之一. 其定义为 AIC=\ln{(e′e/n}+2*(k+1)/n. 这一准则要求仅当所增加的解释变量能够减少AIC值时才在原模型中增加该解释变量.如果增加的解释变量没有解释能力,则对残差 平方和的减小没有多大帮助,却增加待估参数的个数,这时可能导致AIC的值增加.