3. 例題:
あるデータに対する5つのモデル
4.2節
3
y ~ Poisson(exp(β1))
y ~ Poisson(exp(β2 f + β1))
y ~ Poisson(exp(β3x + β1))
y ~ Poisson(exp(β2 f + β3x + β1))
y ~ Poisson(exp(β1x1 + β2 x2 +!))
A.
B.
C.
D.
E.
y:
種子数,
x:
体サイズ,
f:
施肥処理の有無
4. 例題:
あるデータに対する5つのモデル
• パラメータ数k=1 切片のみ
• 体のサイズxも施肥処理fも影響しないモデル
• 一定モデル
/
Nullモデルと呼ぶ
• 多分、一番あてはまりが悪い
4.2節
4
y:
種子数,
x:
体サイズ,
f:
施肥処理の有無
A.
B.
C.
D.
E.
※イメージ
y ~ Poisson(exp(β1))
y ~ Poisson(exp(β2 f + β1))
y ~ Poisson(exp(β3x + β1))
y ~ Poisson(exp(β2 f + β3x + β1))
y ~ Poisson(exp(β1x1 + β2 x2 +!))
5. 例題:
あるデータに対する5つのモデル
• パラメータ数k=2
• 施肥処理fが影響するモデル
4.2節
5
y:
種子数,
x:
体サイズ,
f:
施肥処理の有無
施肥処理あり
施肥処理なし
A.
B.
C.
D.
E.
※イメージ
y ~ Poisson(exp(β1))
y ~ Poisson(exp(β2 f + β1))
y ~ Poisson(exp(β3x + β1))
y ~ Poisson(exp(β2 f + β3x + β1))
y ~ Poisson(exp(β1x1 + β2 x2 +!))
6. 例題:
あるデータに対する5つのモデル
• パラメータ数k=2
• 体のサイズxが影響するモデル
4.2節
6
y:
種子数,
x:
体サイズ,
f:
施肥処理の有無
A.
B.
C.
D.
E.
※イメージ
y ~ Poisson(exp(β1))
y ~ Poisson(exp(β2 f + β1))
y ~ Poisson(exp(β3x + β1))
y ~ Poisson(exp(β2 f + β3x + β1))
y ~ Poisson(exp(β1x1 + β2 x2 +!))
7. 例題:
あるデータに対する5つのモデル
• パラメータ数k=2
• 体のサイズxも施肥処理fも影響するモデル
4.2節
7
y:
種子数,
x:
体サイズ,
f:
施肥処理の有無
施肥処理あり
施肥処理なし
A.
B.
C.
D.
E.
※イメージ
y ~ Poisson(exp(β1))
y ~ Poisson(exp(β2 f + β1))
y ~ Poisson(exp(β3x + β1))
y ~ Poisson(exp(β2 f + β3x + β1))
y ~ Poisson(exp(β1x1 + β2 x2 +!))
8. 例題:
あるデータに対する5つのモデル
• パラメータ数k=データ数
• 各データに1対1で対応したパラメータであては
めるモデル
• フルモデルと呼ぶ
4.2節
8
y:
種子数,
x:
体サイズ,
f:
施肥処理の有無
A.
B.
C.
D.
E.
※イメージ
y ~ Poisson(exp(β1))
y ~ Poisson(exp(β2 f + β1))
y ~ Poisson(exp(β3x + β1))
y ~ Poisson(exp(β2 f + β3x + β1))
y ~ Poisson(exp(β1x1 + β2 x2 +!))