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aicpa
AICPA是美国注册会计师协会的简称，及其全称是American Institute of Certified Public Accountants，简称AICPA，中文译名是美国注册会计师协会。
AICPA于1887年在美国纽约成立，是一个经美国国会正式注册的、非营利性的联合会计师协会，是国际上最大的会计师组织，现在有近40万人次的会员，服务于全美各州。AICPA以来源于美国会计师协会联会(ICAN)，是由美国综合会计师及审计师协会，注册会计师协会，审计师协会及国家会计协会四大会计机构从1918年开始组成，AICPA成为美国政府全国性的非营利性会计师联盟(AICPA)，每个发展中的会员得到财务及电子商务业服务的支持。登记的会计师及审计师要履行AICPA的义务，即要求会计准则采纳全部的发展法规，并依据AICPA联会所认可的准则和标准来实施审计。
所有的会员都要遵守《
美国注册会计师协会会员守则》，符合国家及地方法规，遵守联会规定的高维护质量标准及服务标准。协会规定每个会员都必须对会计及审计责任具有严格的责任意识，要坚持职业操守及其道德素养，为了会员在会计、审计、风险管理、实体会计师及国际注册会计师实践。
AICPA拥有30多个小组，其中重点围绕会计师及注册会计师职责、报表、治理和审计准则而制定，以及审计质量控制的建立。AICPA小组的准则内容，很大程度上，旨在建立及增强行业的专业准则，同时促进行业服务质量和服务标准的提升，以确保美国注册会计师在可靠、可信的报表准则下为美国财企提供优质的会计及审计服务。
AICPA每五年制定一次新的准则，包括职业标准、行业准则、监督准则、准则总则等，其中会计行业的自律准则及其他行业审计准则都与AICPA大会制定的准则相一致，审计活动全部根据《美国注册会计师审计准则联盟》的准则来进行。美国注册会计师联会，为全美财企提供了优质、可靠、专业的准则，以及行业服务标准，推动了美国会计业的发展。
aic判断法中,对于相同的权重系数,aic越
AIC判断法是一种在统计模型选择中使用的常用方法。AIC即Akaike信息准则，是一种统计模型参数中权重系数用于评估模型的准则，它用于对比模型的优劣以及实现模型的调整，从而增加模型的准确性和合理性。
AIC的定义是根据贝叶斯概率理论，通过计算MAXFLS与观测数据可以得到适合数据的模型。AIC值越小说明模型越合理，可以找到约束条件下最优状态，反之，AIC值越大，说明模型越不合理，无法找到最优状态。对于相同的权重系数，计算AIC值即计算模型误差和，公式为：AIC= 2 × p - 2 × ln (L)， 其中P是模型的参数总数，L是拟合数据的似然函数值。
由于似然函数L是一个关于模型参数的函数，而AIC的值依赖于L的大小，因此相同权重系数时，AIC越小模型误差和越小，模型拟合越好。另外，AIC也不受数据量和分布的影响，它主要取决于模型的准确性，由此可以使模型选择更加精准，解释力也更强。通过比较不同模型的AIC值，可以找出最合适的模型并推广到其他数据集中。另外，按照AIC值的大小，可以对模型的结构以及参数进行分类，从而进一步改善模型的准确性。
总的来说，对于相同的权重系数，AIC的越小，说明模型越合理，拟合数据的误差和越小，模型的准确性和合理性也就会提高，因此AIC可以用于模型选择和调整，从而进一步提高统计模型的有效性。
