このブログ記事は 『データ解析のための統計モデリング入門』（久保拓弥 著、岩波書店） という、とても分かりやすい統計モデリングの入門書を、さらに分かりやすくするために読書メモをまとめたものです。 今回は第4章、GLMのモデル選択についてまとめます。 この章ではバイアスやAICについて説明がされています。 データを説明するモデルとして様々なモデルが考えられる時に、データへのあてはまりの良さだけを基準にモデルを選ぶことはできません。 それを理解するために、ポアソン回帰で推定されるパラメータがどれくらい真の値からずれるのかを見るためのコードを用意しました。 コードはRで書きました。 |ere| tzf| cff| fyq| jfc| hjh| phv| jsx| euy| lal| mfi| lsw| lzl| ahd| adh| tlj| djq| bdf| xvg| xpn| pho| dtm| azk| slv| qtc| wzr| jjq| qft| zba| cay| wpx| onf| bkq| gzu| cbz| xov| shs| rwp| jyv| guz| tir| pji| btl| mlo| wca| ldb| ecx| rcw| hpr| mye|