「仮説検定」と「モデル選択」の違いは何ですか？

文献では、両方の用語はしばしば同義語または織り交ぜられています。現在、両方の用語の明確な区別を見つけようとしています。私の観点から、仮説は通常モデルを介して表現されます。したがって、帰無仮説と対立仮説をテストしたとしても、私の観点からはモデル選択を行っています。誰かがこの区別を直感的に説明してもらえますか？

hypothesis-testing model-selection regression-strategies

— 社会
ソース

タグの上にマウスを置くと、仮説テストとモデル選択に関する wikiの抜粋が表示されます。彼らの簡潔さにもかかわらず、彼らはあなたの質問に答えるのに良い仕事をしているようです。

— whuber

$F$ $F$ $\sigma^2$ $\sigma^2$ 5つの回帰パラメーター（全体的なインターセプト+ 4つのインジケーター変数）を持つモデルから取得されます。

モデルの選択には、多くの場合（危険な）選択が伴います

競合するモデルファミリまたは分布のセット間
$X$
$X$

— フランク・ハレル
ソース

答えてくれてありがとう。まだよくわからない例を挙げましょう。ネストされたモデルを尤度比検定のようなものと比較したいとします。現在、モデルを比較していますか、それとも仮説をテストしていますか？結局、モデルは仮説に基づいているかもしれません。

— fsociety

@ph_singer両方を行っています：ネストされたモデルの尤度比検定は、それ自体が仮説検定です。類推するために、夕食の調理では、オーブンを使用するかもしれませんが、オーブンを使用すると、常に夕食を調理しているわけではありません。オーブンは、仮説検定のようにツールです。モデル選択のように夕食を調理することは、ツールの使用によって促進される目標です。

— ヘロパプ

P = .05

$P=.05$

P = 0.50

$P=0.50$

P = 0.05

$P=0.05$