[校正ゲラと控えゲラ]
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統計モデルの利用に関してはこれまでは推定ばかりが重視 される傾向にありました．その根底にあるのは，なんでもい いから，とにかく手元のデータにあてはまりが良いモデルを 探し出せばそれでよい，という発想です．統計ユーザーのほ とんどはこう考えているのではないでしょうか． これに対して，モデル選択は予測を重視する発想にもとづい ています．予測とは， 同じサンプリングをやったときに，つぎに出現するデータ へのあてはまりが良いデータを作る ということです．このときの制約条件としては，「たまたま 手元にある」観測データにもとづいて，予測のためにモデル を作りなさい……というややしんどいものです． したがって，モデル選択の目的は真のモデルを構築すること ではありません．真のモデルと同等のモデルを作るためには 無限のデータが必要になります．手元にある限定的な情報だ けをくみあわせて，予測のための統計モデルを作るので，こ れは真のモデルより簡単なものになります． この難しいモデル選択を簡便にすませてしまおうというのが AIC や DIC といったモデル選択規準の利用です．しかし，ど ちらも数学的な前提や導出はややこしく，あまり簡単ではあり ません．とくに DIC は「DIC はこのようにおかしい」といった 論文が今でもいろいろと公表されています． できあいのモデル選択基準を使わないモデル選択の方法はいろ いろあります．交叉検証法 (cross validation) などはその代 表といって良いでしょう．
