AICの使いみち
AIC（赤池情報量規準）というものがあります。
Wikipediaでは
＞統計モデルの良さを評価するための指標
と書かれています。SRATSを使っているとBICとAICが出てきて、それによって最適なモデルを選定しますね。
ざっくり理解をしていて、モデルと実データの外れ度合い、ぐらいで解釈していたので、ちょっとはまりました、という話です。
いろんなところに書かれていますが、AICは絶対的な基準ではありません。なので全く別の文脈で計算したAIC同士を比較しても意味がありません。ここがはまりポイント一つ目です。1ならいいとか、100ならいいとか、言えないということです。これは数式を見れば明らかで、n（サンプル数）が掛けられているので、サンプル数が大きければ大きいほど値が大きくなります。そりゃあ絶対値には意味がないですよね。
あと調べて分かったこととしては、結構計算が楽なところですかね。あんまり難しい計算はしていなくて、モデルと実際の値の差分をごにょごにょしている＋過度に説明変数が増える時への対処のために別項が設けられているぐらいです。
ということで、モデルを描いたあとに、そのモデルがうまく実態を表現しているか、ということの評価には使えない、のです。どうやればいいんだろう、というのが今の悩みです。