々と理屈を並べたてましたが、理屈を知っていても実際に扱えないと意味がありません。実際にモデル選択をしてみます。よって乱数を発生させます。set.seed(0)N<-100Intercept<-5B1<-10B2<-5x1<-sort(rnorm(N,sd=2))x2<-rnorm(N,sd=2)e<-rnorm(n=N,sd=3)y<-Intercept+B1*x1+B2*x2+e切片は5。10、x2の傾きが5というのが真の値。発生された乱数を定める関数です。発生されることになります。同じ値が出たほうが結果が比較しやすくて便利だと思ったので。0.1008交互作用とは、変数単体が影響を与えているではなく、変数同士が相乗効果を起こしていると仮定することです。植物を育てる時、真っ暗闇で育てていたら、どれだけ肥料をあげても無駄かもしれません。件下では、肥料はとても大きな効果を持つでしょう。いった要因同士の相乗効果を扱うこともできます。今回発生させた乱数はそんな相乗効果を入れ込んだ物ではありません。交互作用を入れた複雑なモデルは「誤ったモデル」ということになります。数選択のやり方は、とりあえずもっとも複雑なモデルを作って、それをどんどんと単純にしていくという流れを取ります。順番が変わると結果として得られるモデルが変わることもあるので。AICを使うとそんな心配は不要です。言う意味合いでもAICは便利ですね。水産関連では文献[1]に詳しく載っています。択をした方がよいと推奨されています。難しい話は置いておいて、検定によるモデル選択をしてみます。各変数が役に立っているみなせる(「役に立っていると見えるが、それはただの誤差だ」と言える確率が5%以下)かどうかは次の計算で一発で分かります。下線などは私が引きました。Rでは引いてくれません。付いていれば「役に立っている変数」で、ついて無ければ使えない変数ということになります。いるのですが、これだけ役に立っていない(星が一つも付いていない)ことが分かります。良さそうということに。1紫の部分が俗に言う分散分析表です。確率が34%もあることが分かります。これは誤差の範囲内と見なすところです。交互作用は要らなかったと。」という確率が、滅茶苦茶小さな値になっています。10の-16乗くらいの確率です。これは誤差の範囲とは言えない。両方入れるべきということになります。AICが小さく良いモデルということになります。関数を使ってやってみます。いうことになりました。パッケージを使って調べてみます。x2の両方の変数を用い、交互作用はないモデルということになります。一覧として見れるので便利です。AIC基準での選択ということになっていますが、デフォルトではAICcでの選択ということになっています。AICcでもよい(ハズ)のですが、とりあえずAICで計算してみました。関数を使った場合と一致しました。