QAICモデルセットの過分散パラメータであるc-hatを計算しようとしています。BurnhamとAndersonによると、cを計算することになっています。 -グローバルモデルの帽子。グローバルモデルは、最も多くのパラメーターを持つアプリオリセットのモデルですか、それとも候補セットで使用されるすべてのパラメーターの組み合わせを含む候補セットにない別個のモデルですか？
たとえば、次のモデルの候補セットの場合：
1 grass+trees 2 grass*trees 3 grass*trees^2 4 shrubs 5 river グローバルモデルは単にモデル＃3ですか、それともi：grassです。 * trees ^ 2 + shrubs + river？
回答
短い回答：両方。
長い回答：理想的には、グローバルモデルは、特定のリサーチクエスチョンに役立つと考えられるすべての変数で構成されます。これは、候補セット内の他のモデルによって考慮されているすべての用語がサブセットに含まれる最も複雑なモデルを表します。もちろん、そのようなグローバルモデルは、特にすべての可能な交互作用項を含む場合、潜在的に巨大になる可能性があります。
上記を考慮すると、グローバルモデルは次のように見えます。
6 grass * trees ^ 2 + shrubs + river
Burnham and Andersen（2002）は、グローバルモデルについて詳しく説明し、分析に含める理由について説明しています。グローバルモデルがデータにうまく適合しない場合、候補セットに存在するそのグローバルモデルのサブセットが存在する可能性が高いという概念で、全体的な適合をテストする手段として含まれているようです。具体的には、B & A（2002）の本のセクション1.3.6、p.26で詳細を確認してください。
HTH