AIC

赤池情報量基準(Akaike’s information criterion)の略。

     AIC = -2×(最大対数尤度)+2×(説明変数の数)

で定義されます。

最大対数尤度とは、あるモデルに含まれるパラメータにおける真の値の最尤推定値対数です。説明変数はモデルに含まれる未知のパラメータです。
この式の右辺の第2項は推定するパラメータの個数が多くなるとその分不安定になるので、真のモデルから遠くなるという“悪さ”が評価されています。

つまり、AICの値が小さければ、それだけ良いモデルということになります。