「疲労モデル」レポートの「モデルの比較」セクションは、少なくとも1つのモデルをあてはめた後に表示されます。このセクションには、モデルの比較統計の計算に使用されるデータの尺度化に関する情報と、あてはめたモデルの表が含まれています。
メモ: 負の対数尤度やAICは、尺度化されたデータに基づいています。これらの統計量は、モデルを比較するための統計量です。「疲労モデル」のレポートにおいて、負の対数尤度やAICだけが報告された統計量が尺度化されたデータに基づいています。他の箇所は、元データに基づいています。尺度化されたデータを使用してもモデルの比較には影響しません。ここでのモデルの比較では尺度化されたデータを使用するのが適切です。データの尺度化の詳細については、Meeker et al.（2022）を参照してください。
「モデルの比較」表は、次のような列で構成されます。
モデルの種類
2種類のうちのどちらのモデルかを示したもの。「Box-Cox対数線形 シグマ」モデルと「Basquin (逆べき乗)」モデルは、疲労寿命（サイクル数）の確率分布をモデル化します。そして、その推定結果に基づき、疲労強度の確率分布を導出します。これらのモデルに対しては、この「モデルの種類」が「疲労寿命」とされます。残りのモデルは、ストレスの確率分布をモデル化します。そして、その推定結果に基づき、疲労寿命の確率分布を導出します。これらのモデルに対しては、この「モデルの種類」が「疲労強度」とされます。
モデルの関係
関係式を表すS-N曲線の種類。
モデルの分布
モデルで使用されている確率分布。
パラメータ数
モデル内のパラメータの個数。
(-1)*対数尤度
あてはめたモデルの負の対数尤度の値。値が小さいほど、適合度が良いことを示します。『基本的な回帰モデル』の「尤度・AICc・BIC」を参照してください。
AIC
あてはめたモデルの赤池情報量規準（AIC）の値。AICは−2対数尤度 + 2kで計算されます。kは、モデルパラメータの個数です。値が小さいほど、適合度が良いことを示します。
表の上には3つのボタンがあり、選択されているモデルを削除したり、最後に行ったアクションを取り消したり、最後に行ったアクションをやり直したりすることができます。
「モデルの比較」の赤い三角ボタンのメニューには、以下のオプションが含まれます。
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