p値とAIC(赤池情報量基準)の関係について - 蛍光ペンの交差点
現段階での理解をまとめる。 間違った記述があれば、読者諸氏からのご指摘を頂きたい。 (p値を使うNeyman-Pearsonの)検定によるモデル選択と、AICによるモデル選択を比較した図として、管見では以下が最も整理されていた。薄緑の付箋と黄色のハイライトは私が追加したものである。 (『データ解析のための統計モデリング入門』、久保拓弥、96ページ、2014年7月第10刷より引用) 前掲書の文脈において、この図の主張は以下である。 モデル推定の文脈では、モデルの説明変数の係数に対する検定は「係数=0としたモデル（＝説明変数が１つ少ないモデル）が真のモデルである」という帰無仮説を棄却するものである。そして、図では(見解が統計学者によって恐らく分かれるので恐らく意図的に)記載されていないが、「帰無仮説を棄却したときに対立仮説(=説明変数が1つ多いモデル)を採択する」という論証を踏むことになる。た
統計を始めたい人に僕がPythonよりＲを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点
今回は「ほぼＲしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどＲしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のＲでの１０回程度の解析において、Ｒで不十分さを感じてPythonを使った経験は１度だけ、しかも部分的にしかなかった。Ｒの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Ｒを勧める。」 前半の主張 今までにＲでやった解析の内容は大体以下である。 （未発表）は途中で頓挫した、もしくは現在進行中／契約により詳細＆解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析（授業の期末課題） [ビジネス・不動産] 不動産賃貸価格の線形重回帰分析（発表スライド） [ビジネス・ＩＴ] ＥコマースサイトのＡＲＩＭＡ
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