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AICのモデル選択と，説明変数の有意性は併用してはいけないよう。いや，なんとなくそういう話は見たり聞いたりしたことがあったのですが，最近買ったBurnham & Anderson（2002）にもきちんと書いてありますね*1。そういえば，自分の論文でも使うのは控えていたんだけど，査読者に言われてp値を表示したことを今思い出した。コメントに対応する段階ではすっかり記憶の彼方になっていたようです。。本文ではsignificantとかは使ってないので，お許し頂きたい。。

Do Not Mix Null Hypothesis Testing with Information-theoretic Criteria.

Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-Theoretic Approach

説明変数が沢山あって，それをAICでモデル選択して，その後，説明変数の重要度みたいなのを議論したい際に，どなたかどうすれば良いか教えて頂けませんでしょうか？やっぱり赤池ウエイトみたいなを計算しないといけないのでしょうか？久保さんのサイトには，以下のようなコメントがありますが，結局どこかで議論するほど重要な変数とみなす基準がないといけないような気がします（それをなんとなくぼかすのも手かもしれませんが。。）。参考になりそうな論文などありましたら，教えて頂ければ幸いです*2。

AIC の良い順のモデルでパラメーターの table を並べればそれで discussion ぐらいは問題なくできるでしょう

*1:確かに哲学的には違うからだめなのかぁというのは理解できますが，すごい将来には哲学的に統合されることとかってないのかなぁと妄想したり。

*2:しかし，有意性の議論を捨てるというのは，なかなか･･･ですね