残差RMS（Root Mean Square Error）を使って、３つの数学モデルのあてはまりの良し悪しを比較したいと考えています。３つの数学モデルはパラメータ数が2,3,4と異なります。パラメータ数が多いほどモデルのあてはまりは良くなりますので単純にはそのまま比較することができません。パラメータ数が異なってもモデルを比較できるようにRMSを変形する方法があるそうですが、その方法、または、関連するページを教えてください。

参考にさせていただきます。私が思い描いていたものとは少し異なりますが、モデル選択という意味できれいにまとめてあり、勉強になりそうです。ありがとうございました。

ありがとうございました。

実は、線形の回帰ではなく、非線形なモデルで残差RMSを最小化するアプローチをとっています。自由度調整済み決定係数は、線形を想定しているので今回は使えないと思っています。私の説明が不足していました。申し訳ありません。AIC,BICを使えばいいのでしょうか？できれば、RMS＋パラメータ数の形で評価できればありがたく、それについて既に確立した方法があると聞いているのですが、もしわかれば教えてください。よろしくお願いいたします。

ありがとうございました。

実は、線形の回帰ではなく、非線形なモデルで残差RMSを最小化するアプローチをとっています。自由度調整済み決定係数は、線形を想定しているので今回は使えないと思っています。私の説明が不足していました。申し訳ありません。RMS＋パラメータ数の形で評価できればありがたく、それについて既に確立した方法があると聞いているのですが、もしわかれば教えてください。よろしくお願いいたします。

ありがとうございます。

線形に変形できないかとも考えてみたのですが、少し複雑なモデルで変形できませんでいた。RMS＋パラメータ数の形で評価する方法の論文を探してみようかと思います。何か、検索キーワードでいいものがあれば教えてください。