モデル因子の削減によるdevianceへの影響
■ glmの係数はモデルに取り込まれる因子の曝露重複状況が推定結果に反映され、因子削減したモデルでは、係数が大小する(代償性変化:過去記事で詳述した).
因子を削減したモデルたちについてdeviance、AICを観察すると、新たなモデルの因子係数ばかりかAICも影響されている:下図.
図で 横軸は元:因子を削減しないモデル、-1:因子を1つ削減したモデル、以下同様に削減数を割り振る.縦軸はdeviance等の指標値(係数のみ定数-10を乗じた).
左図は、元modelに対する、因子削減モデルのNull Deviance、Residual Deviance、AIC、切片係数×-10 を示す.因子を削減したモデルで各値が変化する.
右図は、それらの指標のうちRdevのみが、因子の数を削減するほど増加することを示す.
■ モデル選択にあたり、AICを手掛かりにして適切なモデルを探すが、その大小関係でつきすすむことは(少数例であるためか)危険であることが示される.また、RDev
は、興味をそそる.