著、岩波書店)という、とても分かりやすい統計モデリングの入門書を、さらに分かりやすくするために読書メモをまとめたものです。今回は第4章、GLMのモデル選択についてのまとめの二回目です。この章ではバイアスやAICについて説明がされています。データを説明するモデルとして様々なモデルが考えられる時に、データへのあてはまりの良さだけを基準にモデルを選ぶことはできません。それを理解するために、ポアソン回帰で推定されるパラメータがどれくらい真の値からずれるのかをヒストグラムにしてくれるコードを用意しました。コードはRで書きました。個のサンプルを取って、ポアソン回帰をするということを1000回繰り返して、推定結果のヒストグラムを描きます。リンク関数は定数です。時は下図のようになります。時は下図のようになります。周囲に分布しています。個あっても、やはりずれる時はずれるのが分かります。Tweet前回セーブしたものをロードして、ちゃんと動くか、脳の中身はちゃんと蘇るか確認してみよう。saveの時と同じで、最初のおまじないのimportにつづいて、DigitsChainもimportしておく。