『「数ç†ç§‘å¦ã‚’使ãˆã°çµ±è¨ˆã®â€ä¸»ç¾©â€ã‚’争ã†å¿…è¦ãªã„ã€ã¨ã„ã†ä¸»å¼µã«ã¤ã„ã¦æ¤œè¨Žã™ã‚‹ã€ãƒ»ã¯ã˜ã‚㫠統計å¦ã®æ´å²ã§ã¯ã€é »åº¦ä¸»ç¾©ã¨ãƒ™ã‚¤ã‚ºä¸»ç¾©ã¨ã„ã†ç•°ãªã‚‹ç«‹å ´ã®æ–¹æ³•ãŒå˜åœ¨ã—ã€é•ã„ã«è«–争を繰り広ã’ã¦ãã¾ã—ãŸã€‚ã—ã‹ã—ã€è¿‘å¹´ã®çµ±è¨ˆå¦è€…ã®ä¸ã«ã¯ã€Œç¾ä»£ã®çµ±è¨ˆå¦ã¯æ•°ç†çš„ãªæ–¹æ³•ã«åŸºã¥ã„ã¦ã„ã‚‹ã‹ã‚‰ã€ä¸»ç¾©ã®äº‰ã„ã¯è§£æ±ºã—ãŸã€ã¨è€ƒãˆã‚‹äººã‚‚ã„るよã†ã§ã™ï¼ˆã“ã®ç«‹å ´ã®ã“ã¨ã‚’ã€ã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯ä¾¿å®œçš„ã«ã€Œçµ±è¨ˆæ•°ç†ã«ã‚ˆã‚‹ä¸»ç¾©ä¸è¦è«–ã€ã¨å‘¼ã¶ã“ã¨ã«ã—ã¾ã™ï¼‰ã€‚ã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯ã€ã€Œçµ±è¨ˆæ•°ç†ã«ã‚ˆã‚‹ä¸»ç¾©ä¸è¦è«–ã€ã«å¯¾ã—ã¦ç§ãªã‚Šã®å論を考ãˆã¦ã¿ã‚‹ã“ã¨ã«ã—ã¾ã™ã€‚論点ã¯ã€ä»¥ä¸‹ã®3ã¤ã§ã™ã€‚ 1.     「“数ç†çš„ãªæ–¹æ³•â€ã‚’使ã£ã¦ã‚‚ã€ä¸»ç¾©ã®äº‰ã„ãŒè§£æ±ºã—ãªã„ã€ã¨ã„ã†ã“ã¨ã‚’示唆ã™ã‚‹äº‹å®ŸãŒå˜åœ¨ã™ã‚‹ 2.Â Â Â Â Â é »åº¦ä¸»ç¾©ã¨ãƒ™ã‚¤ã‚ºä¸»ç¾©ã®è«–争を「ã©ã¡ã‚‰ã®æ–¹æ³•ãŒæ£ã—ã„ã‹ã€ã¨ã„ã†äº‰ã„ã¨ã—ã¦æ‰ãˆã‚‹ã¨è«–争ã®å…¨ä½“åƒã‚’見誤る 3.     WAICã«ä»£è¡¨ã•ã‚Œã‚‹ç¾ä»£ãƒ™ã‚¤ã‚ºæ³•ã®æ„義ã¯ã€ã€Œæ•°ç†ã«ã‚ˆã£ã¦ä¸»ç¾©ã®äº‰ã„を解決ã—ãŸã€ã®ã§ã¯ãªã「仮ã«ã‚ãªãŸãŒé »åº¦ä¸»ç¾©çš„ãªä¾¡å€¤è¦³ã‚’é‡è¦–
カイカムリã®ã‚¹ãƒãƒ³ã‚¸é¸æŠžã§å¦ã¶éšŽå±¤ãƒ™ã‚¤ã‚ºãƒ¢ãƒ‡ãƒªãƒ³ã‚° - katsumushiã®ã¯ã¦ãªãƒ–ãƒã‚°
階層ベイズã¨è‡ªç”±ã‚¨ãƒãƒ«ã‚®ãƒ¼ | Sunny side up!
WAIC and cross-validation in Stan∗ Aki Vehtari†Andrew Gelman‡ 31 May 2014 Abstract The Watanabe-Akaike information criterion (WAIC) and cross-validation are methods for estimating pointwise out-of-sample prediction accuracy from a ï¬tted Bayesian
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