著者
粕谷 英一
出版者
一般社団法人 日本生態学会
雑誌
日本生態学会誌 (ISSN:00215007)
巻号頁・発行日
vol.65, no.2, pp.179-185, 2015-07-30 (Released:2017-05-23)
参考文献数
6
被引用文献数
6

生態学におけるモデル選択の方法として広く使われている赤池情報量規準(AIC)について、真のモデルを特定するために使うことは本来の目的から離れていることを指摘し、サンプルサイズが大きくてもAIC最小という基準で真のモデルが選ばれない確率が無視し得ないほど大きいことを単純な数値例で示した。また、AICの値に閾値を設けて、AICの値が他のモデルより小さくしかも差の絶対値が閾値を越えているときのみにモデルを選ぶとしても、真のモデルが選ばれない確率が高いという問題点は解決されないことを示した。

言及状況

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『AIC の理論は平均的な予測がよいモデルを相対的に選ぶものであり、AIC 最小のモデルが真のモデルとどれだけ確実に一致するか、あるいは他のモデルが否定されるかについて述べているわけではない』なるほど

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生態学における AIC の誤用 ─ AIC は正しいモデルを選ぶためのものではないので正しいモデルを選ばないhttps://t.co/MMHky8SKKP
生態学における AIC の誤用 ─ AIC は正しいモデルを選ぶためのものではないので正しいモデルを選ばない https://t.co/GkIVGYxreJ
統計におけるAICの誤用について。これは勉強になった。 https://t.co/0tlQ32QIvI
@katzkagaya AICは正しいモデルを選ぶためのものではない、という点に関しては、そのままのタイトルの解説がありました(ご存知かもしれませんが) https://t.co/7T7ESJJrbB AICの目的外使用が戒められています
生態学の中からこういう指摘も出てますね。https://t.co/UvdNdGC4bv https://t.co/pdm2vnrEWR
@hamabe_LT いえいえ、お互い精進しましょう。 あと当てはまりの良さという言葉をどんな意味で使ってらっしゃるか分かりませんが、「データとの当てはまりの良さ(誤差の少なさ)」という意味なら、これも誤りだと思いますよ。あくまでモデルの「予測の良さ」ですね。この辺参考になるかとhttps://t.co/4ezd7c6NjD
#統計 まず、AICの利用の仕方として * サンプルを生成した真の分布に近いモデルを選択するためにAICを使う というのは**誤り**。 https://t.co/TBag9u4xF8 粕谷英一 生態学における AIC の誤用 AIC は正しいモデルを選ぶためのものではないので正しいモデルを選ばない 2015
Hey @AbsLawson weren't you a Japanese major at some point? Can we get a translation? https://t.co/BaGi2V1mRO

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