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No.1ベストアンサー
- 回答日時:
パラメータの数を増減してみてAICが一番小さくなるようなモデルを選ぶ、という形で使いますね。
ですが、AICは天下りの「基準」なんかじゃありません。「二つの確率密度関数P, Qのずれを測る尺度であるK-L情報量I(P,Q)に未知の定数Cを加えたものを、未知の確率密度関数Pに従うデータとモデルが与える確率密度関数Qについて、推定する」のがAICですので、本質的にはK-L情報量という尺度で測った得点を見ている訳です。ただしAICには定数Cの分だけ不定性がありますから、絶対尺度としては使えない。「モデルに意味があるかどうか」はまた別の話で、それぞれの応用において「モデルに意味がある」という表現が何を意味しているのか、ということから考えないといけません。もちろん、機械的に判定するようなもんじゃありません。
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