「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---015

　234　フィティングの検定　　Senjyu　　2001/09/18 (火) 23:40
　　241　Re: フィティングの検定　　ひの　　2001/09/20 (木) 00:59

234.　フィティングの検定　　Senjyu　　2001/09/18 (火) 23:40

質問させてください.
私は，ある時系列に年周変動を考慮して，最小二乗法で固定した式にフィッティングを行っているのですが，このフィッティングが妥当かどうか検定する方法にはどのような方法があるのでしょうか?
とりあえず，残差分散，RMSを試したのですが，時系列がいろいろな要素で変動しているためRMSが小さいからフィッティングがいいという訳には行きませんでした.
そこで，AICを検定材料にしようと思うのですがいいのでしょうか?
AICを使った場合，時系列によってAICの値が3層に分かれ，値の小さい方から，データ数の多い時系列のフィッティングの良い層，フィッティングの悪い層，データ数の少ない時系列のフィッティングの良い層となりました.
説明不足ですが一言コメントを頂ければと思います.

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241.　Re: フィティングの検定　　ひの　　2001/09/20 (木) 00:59

> 私は，ある時系列に年周変動を考慮して，最小二乗法で固定した式にフィッティングを行っているのですが，このフィッティングが妥当かどうか検定する方法にはどのような方法があるのでしょうか?

　フィッティング妥当かどうかを検定する方法は一般に存在しません。「フッティングが妥当でない」という帰無仮説から何が導けるかを考えてみればお分かりいただけると思います。

> そこで，AICを検定材料にしようと思うのですがいいのでしょうか?
> AICを使った場合，時系列によってAICの値が3層に分かれ，値の小さい方から，データ数の多い時系列のフィッティングの良い層，フィッティングの悪い層，データ数の少ない時系列のフィッティングの良い層となりました.

　AICは通常，モデルの選択の基準に使います。同じデータに対して異なる複数のモデルを当てはめてみて，どのモデルが最もマシかを判定するときに有効です。

　同じモデルに異なるデータを当てはめてみてその当てはまりを比較するのに使うのは適当な使い方でないと思います。AICは単純にデータサイズに依存して値が大きくなりますからそのような用途に向いていないと思います。

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