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[メモ] AICの回帰への利用を簡単に

直線へ当てはめをする回帰分析にAICを適用する方法は、ここの「AICとは」に簡単な説明がある。でも、もっとぶっちゃけて簡単にしちゃいます。


(サンプル数) × { log(パラメータを一つ減らしたモデルの残差の分散) - log(減らす前の残差の分散) }

これが2を上回れば、そのパラメーターはあった方がよい。下回れば無くした方がよい。
以上です


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Comments

その式は最も初歩的なモデルでしか成立しないから
そういう風に覚えない方がいいです

物理でいえば等速直線運動くらいまで単純なモデル。
現在実際に使われているほとんどの統計モデルでは
成立してないです。

あと、パラメータを1つふやすorへらすという操作で作ったモデルは包含関係が成立します。、
比較するモデルのパラメータが包含関係にある場合はそもそもAIC使う必要がないです。
尤度比検定が使えてそっちの方がよっぽど正確。
なのでAICの使い方を間違えています。

歴史的には比較するモデルが包含関係にない場合でも
どちらのモデルがよりよいかを議論するために
AICがつくられたのです。

Posted by: | June 19, 2014 at 09:37 PM

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