＊個人勉強用のノートです。
モデル検定とモデル選択の違い
モデル検定：対立仮説と帰無仮説、検定、帰無仮説の棄却可否を判断
モデル選択：パラメーターの多い／少ないモデル、AICモデル選択による評価
尤度比検定では逸脱度の差を取り、検定統計量として使う。
切片β1、変数xとした時、一定モデルとxモデルを使う。
帰無仮説である一定モデルが棄却できるか調べる。
検定には過誤がある（帰無仮説は正しくない／正しい）
P値の計算方法
・パラメトリックブートストラップ法
・χ2分布をつかった近似計算法
帰無仮説を棄却できないのは差がないことではない
検定力 1-P^2: この検定力が高い方が良い、サンプルサイズを大きくすると高まる
尤度比検定などの統計学的な検定は、帰無仮説の棄却であり、棄却された後の対立仮説が良いモデルかどうかは明確ではない。
P値は効果の大きさを表すものではない（効果が小さくても優位なパターンもある）
