質問:
キャリブレーション後のモデルのアルファとベータの値に違いがあるのはなぜですか？
回答:
キャリブレーションは、モデルのパラメータの最適値を見つける。
その結果、求めた値は初期値、許容値の設定、最大反復回数に依存する。
発見した価値観に問うべき重要な質問は以下の通りだ：
- 新しい値は望ましいモデルを与えるか？
- モデルの適合度（LLF/AICなど）は良いのか悪いのか？
キャリブレーション後のモデルのアルファとベータの値に違いがあるのはなぜですか？
キャリブレーションは、モデルのパラメータの最適値を見つける。
その結果、求めた値は初期値、許容値の設定、最大反復回数に依存する。
発見した価値観に問うべき重要な質問は以下の通りだ：
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