「実験データー解析概論質問集（2015年7月7日）」

質

  • #NodaiStat ここのところ質問へのレスポンスがおろそかになっていてたいへん申しわけありません．先日の「実験データー解析概論」補講でひとつ答えるべき質問がありました． posted at 15:55:33
  • #NodaiStat 【質問】「新しいモデル選択理論と昔からの実験計画法が同じデータに対して適用できるとしたら，いったい私たちはどうしたらいいのでしょう？　最尤法？　それともAICに鞍替えする？」 posted at 16:00:57
  • #NodaiStat 【回答】統計データ解析の「道具箱」の中身が増えてきたことは喜んでいいでしょう．昔は正規分布を仮定する理論しかなかったので，それにあてはめられるようにムリをしてきたわけです．計算ツールだって貧弱だったし． posted at 16:04:05
  • #NodaiStat 【回答】続）同じデータセットに対して，トラッドな分散分析をするときと，AICベースのモデル選択をするときでは，目的がそもそもちがうので，どちらがいい悪いと判定することはもともとできないわけです． posted at 16:11:53
  • #NodaiStat 【回答】続）もちろん，正規分布を仮定する線形モデルは融通がきかないので，現実のデータによっては不便なことがあります．そういう場合でも現在だったら（今回の講義では触れませんでしたが）一般化線形モデルを用いてモデル選択にもちこむことができます． posted at 16:15:18
  • #NodaiStat 【回答】続）その意味で，道具箱の中身は少ないよりも多い方がいいわけ． posted at 16:15:54
  • @leeswijzer つ Inleiding tot de R-statistiek「統計学の昔と今（ #AICxTest ）」 ow.ly/PmYAJ posted at 16:16:26