定義
2つの統計モデルがある時に、一方のモデルに含まれる説明変数のセットが他方のモデルの説明変数の部分集合になっている時、この2つのモデルをネストしたモデルと呼ぶ。
全ての説明変数を含むモデルを飽和モデル(saturated model)と呼ぶ。
一部の説明変数を含むモデルを”reduced model”と呼ぶ。
full modelとreduced modelはネストしている(nested)と表現する。
ネストしたモデル間の選択
ネストしたモデル間の選択(優劣決定)に使われる検定として、尤度比検定(likelihood ratio test)やWald検定などがある。これらの検定はネストしていないモデル群に対しては適用できないことに注意が必要である。
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