p値とAICについての関連資料

[dichika]

以下のブログ記事を発端に集まった関連資料を貼っています。
http://windfall.hatenablog.com/entry/2015/06/30/174536

[dichika]

2005年の生態学会の資料
「デ－タ解析で出会う統計的問題 -- 検定かモデル選択か」
http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/2005/index.html

[dichika]

「階層ベイズの必要性を考えた人たちは（少なくともに日本では），モデル選択という視点からバイアス・バリアンスジレンマという視点に到達し，さらにYES/NO的なモデル選択に疑問をもつことでそこに到達したという」
http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/log/2015/kubolog20150309.html

[dichika]

RでWAICを計算させる話
http://motivic.hateblo.jp/entry/2013/12/13/195527

[dichika]

変数（モデル）選択におけるバックドア基準、AIC、ベイズファクターの比較表
http://www.slideshare.net/takehikoihayashi/ss-13441401/45

[MatsuuraKentaro]

すみません、モデル選択をしないことを積極的に言及している記事等はありません。

＊ICは予測のよさ(汎化誤差)の指標とはいいますが、やはり得られたデータ内で閉じた計算なので過適合はなかなか避けられない気がします。

KaggleとかKDD cupみたいに全く新しいデータをもってきて予測を試すのが一番だと思っています。