著者

上田 太一郎

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.8, no.2, pp.171-175, 1996-05-31

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判別分析は,多変量解析手法において,回帰分析とならんで使用頻度の高い有用な手法である.その際,判別分析の説明変数選択は重要なテーマであり,統計解析ソフトBMDP,SPSS,SASなどにおいてステップワイズ変数増減法がサポートされている. 一方,AT&Tベル研で開発され日本でも普及しているデータ解析言語Sでは,回帰分析における変数選択基準(leaps)はサポートされているが,正準判別分析(discr)における変数選択用の関数は標準で用意されていない. 本稿はS言語において,正準相関分析(cancor)と回帰分析の変数選択基準(leaps)を用いて判別分析の変数選択を試みたものである.

著者

山本 成志 田崎 武信 後藤 昌司

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.5, no.1, pp.1-9, 1992-05-16

被引用文献数

1

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本報告では,二つの治療(薬剤)を二つの期で試験する2治療2期のクロスオーバ試験に限定し,臨床試験におけるクロスオーバ・デザインの適用の是非を再検討する.とくに,文献にみられるクロスオーバ・デザインの肯定論と否定論の系譜を提示する.そして,クロスオーバ・デザインのアキレス腱ともいうべき持ち越し効果の問題を配慮して,試験の「計画」段階における,第1治療期と第2治療期の間の洗い流し(wash-out)期間の設定,治療の被験者心理への侵襲性(治療の盲検化),応答(評価指標)水準の経時的な変化,被験者の治療順序群への割付けでのバランス,への注意を喚起する. クロスオーバ試験成績の「解析」段階で持ち越し効果が検出された場合に,事後的に対処できる一つの手段として,応答観測値の変換を考えた.実際に,ベキ変換と交替条件付き期待値(ACE)に基づいて5種の文献例を再解析した結果,持ち越し効果は変換によっても救済されにくいことが示唆された,したがって,クロスオーバ・デザインの適用では,計画段階での事前の検討がとりわけ重要となる.最後に,クロスオーバ試験が比較的に多用されている臨床分野について触れる.

著者

坂本 亘 井筒 理人 白旗 慎吾

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.21, no.1-2, pp.55-94, 2009-05-31 (Released:2017-05-01)

参考文献数

100

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スプラインによる平滑化の研究の近年の動向を概説する.平滑化(罰則付き)スプラインが混合効果モデルで表現できるという点が注目されている.打ち切りベキ基底を用いる罰則付きスプラインは,そのまま混合効果モデル表現に帰着され,スプラインや罰則項の複雑な計算を回避することから,とくに有用である.罰則付き回帰問題とBayes流接近法との関連も重要である.罰則付きスプラインの滑らかさを制御する平滑化パラメータの選定問題では,従来は(一般化)交差確認法の利用が主流であった.しかしながら,混合効果モデルの分散パラメータの推定問題に帰着されうることから,制限付き最尤推定法(REML)またはこれと同等な経験Bayes法がより有用であり,実際に主流になりつつある.罰則付きスプラインによる線形(多項式)回帰仮説の検定は,ランダム効果の分散が0であるか否かの検定に帰着され,制限付き対数尤度比統計量が有用とされている.ただし,その帰無分布は漸近的には得るのが困難であり,乱数を用いて再現される.シミュレーションにより,対数尤度比統計量よりも平滑化パラメータのREML推定量自体が高い検出力を与えることが示される.最後に,罰則付きスプラインは諸種の回帰モデルへの拡張が可能であり,その推測方法は混合効果モデル表現およびBayes流接近法により展開される.

著者

酒折 文武 山本 義郎

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.36, no.1, pp.31-32, 2023 (Released:2023-08-18)

参考文献数

3

著者

阿部 貴行 稲葉 由之 岩崎 学

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.18, no.2, pp.79-94, 2007-02-28 (Released:2017-05-01)

参考文献数

22

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多くの分野(例えば,標本調査,医学研究,工業実験等)において,研究者はっ様々な理由により不完全データに直面することが多い.したがって,研究者は,研究の計画段階から不完全データの対処法を検討する必要がある.このようなニーズに応える形で,近年,不完全データの統計解析ソフトウェアが増えている.本論文では,不完全データの統計解析を提供する6種類のソフトウェアの機能や特徴の比較検討を行い,使用目的に応じたソフトウェア選択に対する提案を行う.不完全データの統計解析手法として,主にEMアルゴリズム(Dempster et al., 1977)及びMultiple Imputation法(Rubin, 1987)に焦点を当てる.最後ら擬似乱数データを用いて各ソフトウェアの出力結果の比較検討を行い,統計手法間の結果の違いについても考察を行う.

著者

宇佐美 慧

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.30, no.2, pp.187-200, 2017 (Released:2020-09-12)

参考文献数

35

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本報告では, 縦断デザインに着目して, 主要な変化のパターンを抽出して対象をグループに分類しながらグループ間差を説明する独立変数を同時に探索する方法である, 構造方程式モデル決定木 (SEMTree) の方法について紹介する. SEMTreeでは, 従属変数間の関係性を表現するモデルであるテンプレートモデルをSEMにより設定してモデル内の母数を推定しながら, 母数のグループ間差を説明するのに有効な独立変数を, 教師あり学習である決定木を用いて探索して対象を分割していく. そして, SEMTreeにおける方法論上の課題の1つである, テンプレートモデルの誤設定の問題について, 実際の分析例を踏まえながら説明していく.

著者

林 邦好 冨田 誠 田中 豊

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.19, no.2, pp.89-101, 2008-01-31 (Released:2017-05-01)

参考文献数

11

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主成分分析(PCA)は,変量の次元を縮約する多変量統計解析の代表的な手法である.主成分の意味付けをするために,固有ベクトルを解釈することになるが,特に主成分数を多くとる場合など,しばしば主成分の解釈が困難な状況に遭遇する.解釈を容易にするために,因子分析の場合のように軸を回転させることができれば便利である.先行研究では,主成分係数を回転対象とする方法と主成分負荷量を目転対象とする2つの立場がある.本論文ではPCAを次元縮約の方法と捉え,縮約された低次元空間の中で解釈し易いように座標軸を導入するという立場で,Jolliffe(1995)の提唱した3つの基準化の方法及び回転対象として主成分係数・主成分負荷量のどちらを選ぶかという問題を整理し,2組の実データ及び因子分析モデルに従って生成した人工データに適用して数値的検討を行った.その結果,基準化3(分散が1に等しくなるように基準化した場合)では,主成分負荷量を直交回転する方が対比が形成されにくく,く1つの軸に1つの意味が付与できることが明らかになった.

著者

高橋 正憲 羅 明振 栗原 考次

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.35, no.1, pp.1-16, 2022 (Released:2023-01-25)

参考文献数

23

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COVID-19 (2019年に発生した新型コロナウイルス感染症) は, 2019年12月31日に中華人民共和国湖北省・武漢市で最初の症例が確認され, WHO (世界保健機関) が2020年3月11日にパンデミック (世界規模の大流行) 宣言をする事態となった. COVID-19の初感染が観測されるまでの時間に影響を与える要因を理解することは, 次回パンデミックが起きた際に各国が初期段階で取るべき行動指針を考える一助となることが期待される. 本研究では, 初感染までの時間を複数の社会経済的要因の関数として表現した2成分混合回帰モデルを提案する. 分析の結果, 感染初期は飛行機での人の移動が原因となり中国から距離の近いアジア国々やヨーロッパやアメリカなどの先進国に感染が広がっていったことが示唆された. また, 感染中期以降は, アフリカや南米などの人口が多い国に感染が広がっていったことが示された.

著者

廣瀬 慧

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.32, no.1, pp.45-60, 2019 (Released:2020-07-17)

参考文献数

58

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因子分析およびその一般化である構造方程式モデリングは, 変数の因果関係を推定する有効な手法として古くから用いられている. 近年, これらのモデルにおけるL1正則化法が注目されている. 本稿では, L1正則化法に基づく因子分析および構造方程式モデリングの最新の研究について報告し, 今後の展望について考察する.

著者

石岡 恒憲

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.18, no.1, pp.3-13, 2006-06-30 (Released:2017-05-01)

参考文献数

15

被引用文献数

6

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K-means法の逐次繰り返しとBICによる分割停止基準を用いることで,クラスター数を自動的に決定するアルゴリズムx-means法を改良した.その手続きは,分割順序に起因する好ましくないと考えられる分割クラスターを併合するものである.この併合操作により,さまざまな事例に対して,適当と考えられるクラスター数を得ることのできる事例の数が大幅に増加することが確認された.この方法は,クラスター数未知のときに発見的な方法に拠らずに情報理論的に最適と考えられるクラスター数を求めることができる.その計算量(computational complexity)は標本サイズをN,クラスター数をkとしたとき,ο(N log k)となる.

著者

種市 信裕 今井 英幸 関谷 祐里

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.10, no.1, pp.11-17, 1998

参考文献数

6

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回帰分析ではあるデータが回帰係数の推定に及ぼす影響を評価するために回帰診断が広く用いられている.Andersen (1992)はセル確率が未知パラメータにより表現される多項モデルのパラメータ推定において,各セルが推定に与える影響力を評価するために回帰診断におけるCook距離(Cook & Weisberg, 1982)に類似した指標を提案した.この指標はセルの観測値が0であるという条件付分布のもとでの推定量を用いて各セルがパラメータ推定に与える影響を評価するために,統計モデル的な意味での解釈が難しい.そこで本論文においては統計モデル的に意味のある影響力評価のための指標の提案を行い,さらにその指標の近似指標を与えた.

著者

岩崎 学

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.4, no.2, pp.41-56, 1991-12-01 (Released:2017-05-01)

被引用文献数

3

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射影追跡は,多次元データのもつ特徴的な構造を,直線あるいは平面などの低次元空間に線形射影することによって探るデータ解析手法であり,コンピュータの計算能力およびそのグラフィック機能を活用するものである,本論文では,射影追跡の考え方ならびに実際の計算法を概観し,いくつかの例に適用した結果を報告する. 射影追跡は,射影の興味深さを表す射影指標と呼ばれる関数の最大値を与える射影を探し出すという手順で実行される.そして,射影の興味深さを非正規性としてとらえる点に特徴がある.また,射影追跡ならびにその考えに基づく多変量解析手法は,高次元空間ではデータ点間の距離が大きくなってしまうという「次元の呪い」を回避できる利点をもっている.

著者

白旗 慎吾

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.30, no.2, pp.121-122, 2017

著者

白旗 慎吾

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.30, no.2, pp.121-122, 2017 (Released:2020-09-12)

著者

五十川 直樹 坂本 亘 後藤 昌司

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.25, no.1, pp.1-13, 2012-12-12 (Released:2017-05-01)

参考文献数

12

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Bayes流接近法の枠組みでは,状況に応じてさまざまな事前分布を設定できる利点があるが,評価すべきモデルの数は多くなる.そのため,モデル診断を行う場合には予め適用場面で表れるモデル診断法の特徴を理解しておく必要がある.本稿では予測に焦点を向けた数少ないモデル診断法であるBayes予測情報量基準と予測点検接近法に注目し,これらの接近法の特徴を明確にする.シミュレーションを通して効果的な診断方法を提示することを試みた.その結果,本稿で想定した場面では,事前平均が真値か否かに関わらず,全体的にBayes予測情報量基準は事前情報が多い場面で低い値を示し,予測点検接近法は事前情報が少ない場面で高い予測点検確率を示した.すなわち,診断法を適用する場面によっては事前平均が真値でないモデルが選択されることが危惧される.適切なモデルを選択するためには,適用場面における各Bayes流予測モデル診断法の特徴を明確にすることが必要であり,各診断法の併用を含む診断方法の検討がモデル評価を行う前に重要になる.

著者

大草 孝介 阿部 興 内藤 貴也 山口 直人 加田 拓磨 黒田 淑恵 佐藤 のぞみ 日高 明日香 森 健人 鎌倉 稔成

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.28, no.2, pp.147-154, 2015 (Released:2017-05-01)

参考文献数

3

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本報告は, 経営科学系研究部会連合協議会主催, 平成24年度データ解析コンペティションにおける本研究チームの報告内容をまとめたものである. 同コンペティションでは, 物件情報サイト上の顧客の行動履歴に対する解析を行い, 消費者が将来閲覧するであろう物件を予測するという課題が提供された. この問題に際し, 本研究では顧客行動の中でも, ユーザの検索時の検索条件と, 実際に閲覧した物件の持つ条件の共起関係について重点を置いて解析を行い, ユーザが将来閲覧する物件の予測を行った. 結果として, 提案手法は単純に検索条件に基づいてリコメンドした場合に比べて, 高い予測精度を得ることに成功した.

著者

西島 啓二 鎌倉 稔成

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.22, no.1, pp.23-35, 2010-01-31 (Released:2017-05-01)

参考文献数

10

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本研究では,再発事象の発現が定常ポアソン過程に従うと仮定し,再発事象の発現頻度が変化する点(変化点)の存在に関する仮説検定を考え,検定統計量の帰無分布について考察した.再発事象がn件発現した場合の検定統計量の帰無分布は,互いに独立でないn-2個の自由度1のカイ2乗分布(χ^2_1分布)の最大値の分布で与えられる.しかしながら,その分布を導出することは難しいため,帰無分布の下界及び上界が,それぞれ,独立なn-2個のχ^2_1分布の最大値の分布及びχ^2_1分布で与えられることを理論的に示し,下界及び上界を用いた線形結合により,帰無分布を近似することを検討した.本研究で導出した下界及び上界を用いた近似は,必ずしも近似が十分でないこともあることから,さらに,経験分布関数による近似について検討した.シミュレーション研究の結果,検定統計量の帰無分布は,発現件数nに応じたガンマ分布による近似が可能であると考えられ,ガンマ分布のパラメータを,発現件数nに基づき決定する回帰式を求めた.このガンマ分布を用いた経験分布による近似は,全ての領域で帰無分布の良い近似を与え,また,検定における第1種の過誤確率を名目の有意水準に保つ観点からも,下界及び上界を用いた近似に比べて,帰無分布の良い近似を与えることがわかった.

著者

野崎 俊貴 木村 拓海 川野 秀一

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.29, no.2, pp.117-131, 2016 (Released:2017-05-01)

参考文献数

20

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オンライン学習とは, 近年機械学習の分野において注目を集めている学習法であり, その利点は, 逐次的にデータを学習しモデルを構成することにある. 本稿では, 適応正則化学習 (Adaptive Regularization of Weight Vectors; AROW) と呼ばれるオンライン学習モデルの特徴選択を可能にするために, スパース推定に基づく方法を提案する. 推定アルゴリズムには, 座標降下法 (coordinate descent method) を用い, これにより高速化も実現する. 提案手法は, いくつかのチューニングパラメータに依存しているため, これらの値を交差検証法を用いて客観的に選択する. ベンチマークデータに基づく数値実験を通して, 提案手法の有効性を検証する.

著者

下川 敏雄 後藤 昌司

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.23, no.1, pp.1-23, 2010-12-15 (Released:2017-05-01)

参考文献数

30

被引用文献数

1

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医学分野では,適切に疾病の有無を予測するための臨床検査値の探索が重要な要件の一つである.このとき,有用な統計的方法の一つが受信者動作特性(ROC:Receiver Operating Characteristic)曲線である.そこでは,解釈の簡便さ,あるいはその後の統計的推測の観点から,正規分布に基づくROC曲線が広く用いられている.ただし,このような検査値が正規分布に従う現象は稀である.このとき,検査値の正規性を満たすために,検査値にベキ変換を施し,そのうえで正規分布に基づく方法が適用されている.しかしながら,この変換に基づく方法では,ROC曲線の推定から曲線の解釈までの一貫性を保持できない.本論文では,包括的な接近法として,検査値の潜在基礎分布にベキ正規分布を想定したベキ正規ROC曲線を提案した.そのうえで,疾病の有無を識別する最適カットオフ値を選定した.さらに,ベキ正規ROC曲線の性能を,事例および若干の数値検証により評価した.その結果,ベキ正規ROC曲線は,2群が異なる形状を示す場合にも適合結果が良好であった.

著者

野崎 俊貴 木村 拓海 川野 秀一

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.29, no.2, pp.117-131, 2016

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オンライン学習とは, 近年機械学習の分野において注目を集めている学習法であり, その利点は, 逐次的にデータを学習しモデルを構成することにある. 本稿では, 適応正則化学習 (Adaptive Regularization of Weight Vectors; AROW) と呼ばれるオンライン学習モデルの特徴選択を可能にするために, スパース推定に基づく方法を提案する. 推定アルゴリズムには, 座標降下法 (coordinate descent method) を用い, これにより高速化も実現する. 提案手法は, いくつかのチューニングパラメータに依存しているため, これらの値を交差検証法を用いて客観的に選択する. ベンチマークデータに基づく数値実験を通して, 提案手法の有効性を検証する.