統計検定準1級ワークブック どこまでやったの 第30章
統計検定準1級ワークブック（以下WB）の「第30章 モデル選択」について、私がどこまで勉強をやったのかを書いていきます。
準1級は範囲が広いので、どの章をどの程度勉強したのかは気になるところだと思います。本記事が同資格を受験する方の参考の１つとなれば幸いです。
情報量基準
ここはふんふんと読み進めました。
赤池情報量基準
ここではAICの値を求める計算式が載ってます。「データへの統計モデルの当てはまりのよさと統計モデルの簡潔さのバランスをとる統計モデルを選ぶための方法」とのことですが、こんなシンプルな式で表現できるんだ、とちょっと驚きました。
重回帰分析におけるAIC
先ほどのAICの計算式と比べてグッと複雑になりますが、気合で覚えました。kの値が「説明変数の数」だったり「パラメータの数」だったり。最初のころ間違って覚えていて、途中で気づいて冷や汗かきました。。
重回帰分析におけるAICとF検定統計量との関係
F検定統計量との関連が書かれています。証明が書かれていますが、スルーしました。
その他の情報量基準
c-AICとMDLはスルーして、BICを覚えました。AICとBICは計算式が似ているのでまとめて覚えて、あとはAICとBICの特徴や使い分けについて勉強しました。
クロスバリデーション
ここはふんふんと読み進めました。cvは「第16章 重回帰分析」の問16.3のグラフでも出てくるので一緒に勉強しました。
過学習の問題
ここもふんふんと読み進めました。同じく「第16章 重回帰分析」で正則化が出てくるので一緒に勉強しました。
WB本文と例題の関連性
関連性は低いかもしれません。問30.1については理解できていないので何とも言えないですが。問30.2では実際にAICやBICを計算するので雰囲気は味わえますが、公式を覚えていれば解けるだけで、本質の理解とは遠く感じます。
どこまでやったの？
どこまでやったの度：★☆☆
あまりやりこんではいません。やったのは主にAICとBICの公式暗記と特徴の理解でしょうか。
なお、以下にまとめ記事を書いております。こちらもお役に立てば幸いです。