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2017年3月12日日曜日

緑本 第4章 GLMのモデル選択 -AICとモデルの予測の良さ-

 久保先生の緑本こと「データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC」を読んでいる。今日は第4章「GLMのモデル選択 -AICとモデルの予測の良さ-」を読んだ。

 以下は自分の理解度をチェックするために作った確認リスト。
  • モデル選択において、「線形モデルの場合は決定係数R2は高ければ高いほどよい。」という主張を否定してください。
  • 逸脱度とは何でしょうか?
    • 最大対数尤度を使って式で書いてみてください。
  • フルモデル、ヌルモデルについて説明してください。
    • それぞれのパラメータ数
    • 最小逸脱度、最大逸脱度
  • 残差逸脱度とは何でしょうか?
  • AICとは何でしょうか?
    • 逸脱度Dとパラメータ数kを使って式で書くとどうなる?
  • 平均対数尤度とは何でしょうか?
  • AICでモデル選択をしていい理由を以下の語句を使って説明してください。
    • 最大対数尤度
    • 平均対数尤度
    • バイアス補正

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