Akaikes Informationskriterium är ett sätt att välja den bästa statistiska modellen för en viss situation. Enligt University of Georgia Fish &Wildlife Research Unit, den allmänna Akaikes informationskriterier (AIC) beräknas som AIC = -2_ln (sannolikhet) + 2_K. När AIC har beräknats för varje modell görs ytterligare beräkningar för att jämföra varje modell. Dessa beräkningar innefattar att beräkna skillnaderna mellan varje AIC och lägsta AIC, och sammanställa denna information i en tabell.

Beräkna antalet modellparametrar. Till exempel har regressionsekvationen Growth = 9 + 2_age + 2_food + fel fyra parametrar, medan Growth = 2_age + 2_food + error har tre parametrar.

Multiplicera steg 1 med 2. Ange detta nummer åt sidan för ett ögonblick .

Sök sannolik logg för naturliga loggar.

Multiplicera steg 3 med -2.

Lägg till steg 2 till steg 4.