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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ザワさん @tzawas に教えてもらったやつ読んだ! 生態学におけるAICの誤用 (<特集2>生態学におけるモデル選択) https://t.co/J6N27EFopc
#統計 サンプルサイズを大きくしても(大きくすると)、帰無仮説=モデル0が正しいときに、帰無仮説=モデル0が棄却される確率は約15.7%になります。 これを知っていれば、検定の知識さえあれば、 https://t.co/ukVR4bOhTm の内容を理解できます。
#統計 https://t.co/jDabzRCSms 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 粕谷 英一 2015 へのコメント そこで扱われている場合は、本質的に  有意水準15.7%の検定では、真のモデルを約15.7%で棄却する と同じです。続く https://t.co/KIDWuTJ2I0
"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年からこの構文なのはポイント高い。 かの有名な進次郎構文は2019年。 https://t.co/3KptWvBMPH
#統計 著者の粕谷英一さんが書いた統計学の誤用に関する解説はどれも非常に参考になります。例えば https://t.co/jDabzRTVos 生態学におけるAICの誤用 https://t.co/GNtnYPHWhZ Mann-WhitneyのU検定と不等分散 https://t.co/72o3kamT40
九大の粕谷先生の論文です。AICによるモデル選択の注意点について分かりやすく説明されていて、分野外ですが非常にためになりました。 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(<特集2>生態学におけるモデル選択) https://t.co/AAvge5I97X
#統計 以上と本質的に同じことを 粕谷英一(2015) https://t.co/TBag9u4xF8 にも書いてあります。 Wilks' theoremの単純な帰結なので、AICについて理解している人であれば、一般の場合についてノータイムで証明できることです。
#統計 これは情報が劣化して行く伝言ゲームのようなもので、三中さんが引用している https://t.co/TBag9u4xF8 生態学における AIC の誤用 粕谷 英一 2015 の最後のページでのまとめ方も良くないと思いました。 真の予測誤差は真の分布を採用した正しいモデルで常に最小になります。 https://t.co/CpWFVM5XHp
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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