統計モデル
統計モデルを比較することは、多くの統計的推論において基本的なことである。 実際、Konishi & Kitagawa (2008)(p. 75) は「統計的推論における問題の大部分は、統計的モデリングに関連する問題であると考えることができ、それらは通常、いくつかの統計モデルの比較として定式化される」と述べている。
モデルを比較するための一般的な基準としては、R(決定係数)、ベイズ因子、赤池情報量規準、尤度比検定とその一般化である相対尤度(英語版)などがある。
統計モデル(とうけいモデル、statistical model)は、標本データ(およびより大きな統計的母集団からの類似データ)の生成に関する一連の統計的仮定を具体化した数理モデルである。統計モデルは、データの生成過程をかなり理想化して表現していることが多い。
統計モデルは通常、1つまたは複数の確率変数と他の非確率変数との間の数学的関係として規定される。統計モデルは「理論の形式的表現」(Herman AdèrによるKenneth Bollenの引用)である。
すべての統計的仮説検定とすべての統計的推定量は、統計モデルを介して導出される。より一般的には、統計モデルは統計的推論の基礎の一部である。