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質問させていただきます。

現在XとYの両方に誤差のあるデータを取り扱っています。
そのデータに幾何平均回帰(標準主軸回帰)を行うことまではできました。

さらに、回帰結果を使って赤池情報量基準(AIC)を計算したいと考えているのですが、そういったことは可能でしょうか?
また可能な場合にはやり方などご教示いただけますと幸いです。

よろしくお願いいたします。

質問者からの補足コメント

  • 言葉足らずで申し訳ありません。
    実行したい内容としては、添付の図の青丸のようなデータに対し標準主軸回帰を行うのですが、その際に折れ曲がりがあるため、1直線で回帰した方が良いか2直線で回帰した方が良いかを検討するためにAICを計算したかった次第です。(オレンジ線と緑線は2直線で回帰した計算結果の例です。)

    「幾何平均回帰でAICを求める方法」の補足画像1
      補足日時:2023/03/14 16:36

A 回答 (3件)

両方に誤差があるならデミング回帰でしょう。



標準主軸回帰は誤差の方向を入れ替えただけです。
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この回答へのお礼

ご意見ありがとうございます。検討して試してみたいと思います。

お礼日時:2023/03/15 09:01

No.1へのコメントについて。


複数の回帰モデルを比較ということなら、教科書通りでOKでは?
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この回答へのお礼

ご丁寧にありがとうございます。試してみます。

お礼日時:2023/03/15 09:00

複数の回帰モデルを相対的に比較するのなら情報量基準の差が計算できますが、単独で情報量基準の絶対値を計算したい場合には、「真の分布」がわかっている必要があります。

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この回答へのお礼

早速のご回答ありがとうございます。
ご指摘いただいたとおり、複数の回帰モデルを比較しようとしています。
具体的には質問の補足のように、折れ曲りのあるデータに対し、1直線で回帰した方が良いか2直線で回帰した方が良いかを検討したかった次第です。
不勉強で申し訳ないのですが、このような検討に際して、情報量基準の差を計算できますでしょうか?

お礼日時:2023/03/14 16:41

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