什么是aic和sc二者的区别联系(
计量经济学中SC和AIC准则指的是什么?请给出具体定义。谢谢。急~_百度...
AIC（赤池信息准则）SC施瓦兹准则1、施瓦兹准则SC（Schwarz Criterion），其检验思想也是通过比较不同分布滞后模型的拟合优度来确定合适的滞后期长度。检验过程是：在模型中逐期添加滞后变量，直到SC值不再降低时为止，即选择使SC值达到最小的滞后期k。SC比更加“严厉地处罚”在模型中额外添加不重要的解释到此结束了？。
不同的理论框架。AIC和SC(都是用来在模型选择过程中评估模型的好坏的准则，这两个准则在会给出不同的结果，主要是因基于不同的理论框架和假设。当数据集较小时，AIC会倾向于选择参数更少的模型，而SC会倾向于选择参数更多的模型。
AIC（赤池信息准则）SC施瓦兹准则1、施瓦兹准则SC（Schwarz Criterion），其检验思想也是通过比较不同分布滞后模型的拟合优度来确定合适的滞后期长度。检验过程是：在模型中逐期添加滞后变量，直到SC值不再降低时为止，即选择使SC值达到最小的滞后期k。SC比更加“严厉地处罚”在模型中额外添加不重要的解释到此结束了？。
不同的理论框架。AIC和SC(都是用来在模型选择过程中评估模型的好坏的准则，这两个准则在会给出不同的结果，主要是因基于不同的理论框架和假设。当数据集较小时，AIC会倾向于选择参数更少的模型，而SC会倾向于选择参数更多的模型。
SC 指的是施瓦茨准则，AIC指的是赤池信息准则，这两个参数的数值越小，就代表你所做的模型越好，我就知道这些了，希望对你有所帮助。
在评估多元回归模型的复杂度与拟合效果时，两位杰出统计学家为我们提供了有力的工具——赤池信息准则（Akaike information criterion, AIC）和施瓦兹准则（Schwarz criterion, SC）。它们在衡量模型优劣时，都有着独特的视角：赤池信息准则</: 这个准则的核心理念是，只有当新加入的解释变量能够带来显著的AIC有帮助请点赞。
sc准则和bic准则是一个吗? -
sc准则和bic准则不是一个。信息指数中最常用的是AIC,sc,bic等，sc称为赤池信息准则，bic称为贝叶斯信息准则，三个准则都依赖样本容量。
AIC和SC准则并不是严格越小越好，Eviews3.1里面是没有自动提供推荐滞后阶数，需要人工输入，但是在Eviews6里面确实自动提供的，但是并不是按照最小AIC或SC准则的，AIC或SC准则越小，可能要求滞后P值越大，但是P值越大，导致数据序列损失度越大，所以肯定Eviews6做了处理，就是不知道做了什么处理，1好了吧！
VAR模型滞后阶数怎么确定? -
AIC和SC都是基于模型的拟合优度和参数数量之间的平衡来进行选择的。一般来说，较小的AIC和SC值表示模型更好地平衡了拟合优度和参数数量，因此更可靠。在确定滞后阶数时，我们可以计算不同滞后阶数下的AIC和SC值，并选择具有最小值的滞后阶数作为最优阶数。此外，如果AIC和SC并不是同时取值最小，我们等我继续说。
1、建立工作文件，创建并编辑数据。结果如下图所示。2、在命令行输入lsycx,然后回车。3、弹出equation窗口，如图所示。观察t统计量、可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。模型对Y的解释程度高达99.3%。4、将样本期范围从1978-2003年扩展为1978-2004年：在有帮助请点赞。
毕业论文中,回归分析中15个统计量解释 -
AIC和SC在时间序列分析过程中的滞后阶数确定过程中非常重要，一般是越小越好。13 施瓦茨信息准则（SC）与AIC没有任何本质区别，只是加入样本容量的对数值以修正损失自由度的代价。14 F统计量（F-statistic）F统计量考量的是所有解释变量整体的显著性，所以F检验通过并不代表每个解释变量的t值都通过检验。
F-statistic1185.756，相应p值小于0.05 F值通常和R方的方向相同，R方不错，F值也一般不错Akaike info criterion和Schwarz criterion分别为AIC准则和SC准则，用于不同模型的比较，AIC和SC值越小越好注意：Durbin-Watson stat0.608696 即D。W值不好，可能存在正的自相关，越接近2，则无自相关好了吧！