＊個人勉強用のノートです。
観測データに当てはまりのいいモデルが、いい統計モデルではない。
変数が多いと当てはまりがいいけど、それって使えるの？（複雑で扱いづらい）
当てはまりのよさではなく、良い予測をするのがいいモデルと言う考え方→モデル選択基準AIC
モデルの当てはまり悪さ逸脱度deviance
D = -2logL （Lは尤度）
Residual deviance: フルモデル。全データを当てはめたので統計的には価値はない。
Null deviance: ヌルモデル。最も当てはまりの悪い、切片だけのモデル。
最大対数尤度：当てはまりの良さ、logL
AIC = D + 2k
平均対数尤度：統計モデルの予測の良さ、E(logL)
AICは、最大対数尤度のバイアス補正により評価される
モデル選択とは、予測の悪さが小さいモデルを選ぶこと
AICは当てはまりの良さ、真のモデルを選ぶものではない。
