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- 予測→回帰・判別}=
39;ニューラル‥‥
- 要約→主成分・因é=
76;・対応(III類)・MDS
- 分類→クラスターÑ=
98;析(個体,変数)‥&=
#8229;
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3
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- ある問題に対して=
356;くつかの要因が考え=
;られるとき、それら=
12398;要因を1つ1つ独ĺ=
35;に扱うのではなく、=
総合的に取り扱う方=
7861;
- (「多変量解析=
398;はなし」有馬哲・石=
;村貞夫より)
- →どんな時にË=
51;うのか
- どんない=
356;ことがあるのか
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- 例1) n人の成人男=
23376; についてのà=
02;直とび,ボール投げ,…=
;など
p種類の体力テスト=
2398;成績
- 例2)企業 n社に=
2388;いての利益率,自己Ũ=
39;本率,…などp
種類の財務指標の=
516;
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5
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- 何種類かの要因をA=
297;つに総合してくれる=
;
- 1つに統合された=
514;ノサシで、サンプル=
;の順位付けをするこ=
12392;ができる
- 何種類かの要因が=
356;くつかに総合された=
;ときは、それぞれに=
12388;いてサンプルの特ö=
15;を捉えることができ=
る
- 総合的な体力がわ=
363;る
- それによって順位=
434;つけられる
- 瞬発力・持続力のA=
298;つに総合されたとす=
;ると、
- 「n 番目の人は瞬=
0330;力はイマイチだが০=
5;続力は優れている」<=
/li>
- というふうに"=
920;すことができる
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- 〈線形結合〉
- いくつかの説明=
793;量 x1,x2,…,xʍ=
60;の
- 総合的特性を、=
219;意のa1,a2,…,ap=
434;用いて
- zm=a1x1+a2x2+…+apxp
- というような少=
968;個の1次式であらわ=
;すこと
- この式によって"=
920;されるものを主成分=
;とよぶ
- ・z1,z2・・・=
65292;zmは互いに無相関=
391;、それぞれ第1主成=
;分,第2主成分,・=
12539;・第m主成分と呼ば=
428;る(m<p)
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7
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- 説明変量がいく=
388;もある
- =サンプルを表す=
383;めにいくつもの座標=
;軸が必要
- 主成分分析は、新=
375;い座標軸を見つけ、=
;その座標軸の特徴を=
35501;み取ること
- 新しい座標軸A=
309;主成分
- 座標軸の特徴A=
309;総合的特性
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- x1、x2 の2軸上=
12398;データを、新しいʍ=
70;という座標軸で表現=
すると、どうしても=
2487;ータの情報損失がล=
5;こってくる
- →なるべく情報{=
98;損失を少なくする必=
要がある
- =なるべく新し=
356;座標軸の情報量を多=
;くする
- =「zの分散を=
368;大にするa1、a2を算=
986;すればよい」
- という考え=
041;で計算する
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- 〈多変量解析に必&=
920;のキーワード〉
- 分散-平均値から=
398;差の二乗和をデータ=
;数で
- わ=
387;たもの
- 共分散-各変数の=
179;均値からの差の
- 平=
041;和をデータ数でわっ=
;たもの
- 相関係数-共分散=
434;各変数の標準偏差で=
;
- =
431;ったもの
- 分散・共分散行列
- 相関行列
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- 分散共分散行列と=
399;
- x1の分散=
2288; x1とx2の=
849;分散
- x1とx2の=
0849;分散 x2のÑ=
98;散
- 相関行列とは
- x1とx1の相関=
20418;数 x1とx2の相=
8306;係数
- x1とx2の相関=
20418;数 x2とx2の相=
8306;係数
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- 「分散・共分散行=
015;」の“固有値” と<=
/li>
- それに属する“Þ=
66;有ベクトル” をも&=
#12392;める
- という計算を行=
387;ている
- 固有値
- =主成分の分散 =
592;最大にしたいもの
- 固有ベクトル
- =新しい座標軸=
398;ことで主成分そのも=
;の.
- 各変数の係数ap=
12395;あたり、総合的特ö=
15;をあらわす
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15
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- 「分散共分散行列=
301;のほかに「相関行列=
;」を使う二つの方法=
12364;ある
- 基本は分散共分散"=
892;列
- 分散共分散行列と=
456;関行列とでは、結果=
;に違いが出るので注=
24847;
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- 2つの変量を同時=
395;扱うときに、それぞ=
;れの単位が異なって=
12356;たり、平均や分散{=
95;大きな違いがある場=
合
- →データの標ě=
10;化を行う
- 標準化…平均0ʌ=
92;分散1に変換するこ=
と
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17
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- データの標準化が=
517;要なときには
- 標準化したデータ=
398;共分散=元のデータ=
;の相関係数から
- 分散 =
849;分散 =
; 1 相関係数
- 共分散 =
998;散 相関=
;係数 1
- となること=
434;利用して、相関行列=
;でおこなう
- つまり・・・「デ=
540;タの単位や、平均・=
;分散の違い
- が=
671;になる場合は相関行=
;列を使う」
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18
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- 7表情に対し、6=
388;の感情語で7段階評=
;定
- 視線がこっちを見=
390;いる/それている ӗ=
1;2条件
- データは評定値の"=
987;験者平均
- 相関行列で主成分=
998;析
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19
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- 固有値=主成分の=
998;散。これが大きいも=
;のから第1主成分、=
31532;2主成分となる。İ=
56;関行列で求めた場合=
にはこれが1より大=
2365;いものを主成分とӕ=
5;て選択する。
- 固有ベクトル(成=
998;得点係数)
=主成分そのもの=
290;各変数の係数にあた=
;る。
- 寄与率=各主成分=
364;元の情報をそれぞれ=
;どの程度反映してい=
12427;かを表す値。
- 累積寄与率=寄与=
575;を次々を合計してい=
;った値。これが80%を=
こすかどうかが、何=
0058;目までの主成分を৶=
5;用するかの目安にな&=
#12427;。
- 因子負荷量=第m=
027;成分zmと説明変量xi
の相関係数
- 主成分得点=この=
516;の大小により、各主=
;成分における順位付=
12369;を行うことができ|=
27;
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20
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- 〈合計〉 固有値A=
309;主成分の分散
- 〈分散の%〉 寄=
982;率…各主成分が元の=
情報をそれぞれどの=
1243;度
- =
288; =
; 反映しているかを=
34920;す値
- 〈累積%〉 累積=
492;与率
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21
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- 因子負荷量(正し=
367;は主成分負荷量)
- …第m主成分zmと説明=
22793;量xi
の
- 相関係数
- 例:第1主成分と#=
500;明変量「怒り」の相=
;関係数
- =.884
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22
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- 第1主成分の総合=
340;特性・・・快・不快=
;?
- 第2主成分の総合=
340;特性・・・
- 覚醒度?
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23
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- 〈合計〉 固有値A=
309;主成分の分散
- 〈分散の%〉 寄=
982;率…各主成分が元の=
情報をそれぞれどの=
1243;度
- =
288; =
; 反映しているかを=
34920;す値
- 〈累積%〉 累積=
492;与率
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24
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- 因子負荷量(正し=
367;は主成分負荷量)
- …第m主成分zmと説明=
22793;量xi
の
- 相関係数
- 例:第1主成分と#=
500;明変量「怒り」の相=
;関係数
- =.885
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25
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- 第1主成分の総合=
340;特性・・・快・不快=
;?
- 第2主成分の総合=
340;特性・・・
- 覚醒度?
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26
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- 説明変量の選択 R=
51;変量同士の相関をみ=
たり・・・
- 方法の選択・・・=
336;位が異なる時などは=
;相関行列で
- 固有値・寄与率・ =
047;積寄与率をみる・・=
;・主成分が元の情報=
12434;どの程度反映して{=
56;るか、何番目の主成=
分まで採用するか
- 主成分の総合的特=
615;を読み取る・・・因=
;子負荷量や固有ベク=
12488;ル(成分得点係数ʌ=
89;を参考に
- ・主成分得点で順=
301;をつける
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27
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- 有馬哲・石村貞夫=
288;1987 多変量解=
;析のはなし 東京図=
26360;
- 石村貞夫 199A=
298; すぐわかる多変量=
;解析 東京図書
- 石村貞夫 199A=
304; SPSSによる多=
;変量データ解析の手=
38918;
- 東京図書
- 南風原朝和 20A=
296;2 心理統計学の基=
;礎
- 多変量解析 http://bstat.f7.ems.okayama=
-u.ac.jp/statedu/hbw2-book/
- 心理・教育のため=
398;統計の初歩(筱更治&&=
#25104;田滋
兵庫教育大学)
- 統計学自習ノートA=
288;青木繁伸)
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/index.html
- 多変量解析(鈴木=
563;久)http://www.littera.waseda.ac.jp/faculty/stok/menu2000.h=
tml
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