本文通过R语言的AIC函数演示如何比较两个线性回归模型的拟合优度。利用mtcars数据集，分别建立包含不同自变量的模型A和模型B，通过计算AIC值，选出AIC值较小的模型作为更好的拟合模型。
使用AIC函数对比两个模型的R语言实例
在统计建模中，我们常常需要比较不同模型的拟合优度。一个常用的指标是赤池信息准则（Akaike Information Criterion，AIC），它考虑了模型的拟合优度和复杂度，可以用于比较模型的相对好坏。在R语言中，我们可以使用AIC函数来计算AIC值并进行模型比较。
假设我们有两个线性回归模型，分别是模型A和模型B。我们希望使用AIC函数对这两个模型进行比较，以确定哪个模型更好地拟合了数据。下面是一个示例代码，展示了如何使用AIC函数对比两个模型。
首先，我们需要准备一些数据来拟合我们的模型。这里我们使用R内置的mtcars数据集作为示例数据。
# 载入数据
data(mtcars)
# 拟合模型A
model_A <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
# 拟合模型B
model_B <- lm(mpg ~ wt + cyl, data = mtcars)
在上面的代码中，我们使用lm函数来拟合两个线性回归模型。模型A只包含一个自变量wt（车重），而模型B则包含两个自变量wt和cyl（气缸数）。我们使用mtcars数据集中的mpg（每加仑英里数）作为因变量。
接下来，我们可以使用A
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