『On Multicollinearity and Variable Selection』
広島大学修士課程・論文
重回帰モデル変数選択の情報量基準研究。 多重共線性(multivollinearity)存在のもとで、モデル変数選択のため、有効な情報量基準が何かを、モンテカルロシミュレーションにより実験。MallowsのCP統計量、赤池のAIC( Akaike's Information Criterion)とBIC(Baysian Information Criterion)等で比較検討した。概ねBICで良好な選択が行われた。英文51P。