AICc(Akaike Information Criterion with correction)是一种模型选择准则,用于评估统计模型的拟合优度和复杂度。它是AIC(Akaike Information Criterion)的修正版本,主要用于解决样本量较小时AIC的偏差问题。
AICc可以用于对嵌套数据中的模型进行排名。在嵌套模型比较中,AICc可以帮助我们选择最佳的模型,即具有最小AICc值的模型被认为是最优模型。AICc考虑了样本量和模型复杂度之间的平衡,因此在样本量较小的情况下更加可靠。
对于嵌套数据中的模型排名,可以按照以下步骤进行:
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