Win-DAS(WINdows Discriminant Analysis Software)の紹介
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
判別分析ソフトウェアWin-DASの紹介をする.本ソフトは,主として,分光器(スペクトルスコープ)により得られたデータ(分光データ)の判別分析,および,クラスモデリングを扱っている.分光データは周波数ごとに反応値を観測するため,ケースに比較して変数が非常に多いという統計的問題がある.また,分光データ固有の問題もある.このため,前処理が必要となり,一般の判別分析やクラスモデリングをそのまま用いることはできない.Win-DASは分光データ解析の前処理として,データの基準化やデータの圧縮が行えるよう配慮されている(このことは,ケモメトリックスの分野において通常行われていることである).また,前処理の結果や解析結果が視覚的に理解できるよう考えられている.操作も容易であり,化学の分野以外での応用も可能である.
- 日本計算機統計学会の論文
- 2002-02-01
著者
関連論文
- 統計教育における統計グラフ教育の現状(特別セッション 統計教育の新しい流れ)
- Compositional data に関する変数選択
- マ八ラノビス・タグチ・システムにおける実際の誤判別率
- 3.Compositional dataに関する変数選択(一般セッション 数学・統計学II)
- 離散変量と連続変量が混在する場合のマハラノビス・タグチ・システム
- 判別分析におけるクロスバリデーションの信頼性
- 都道府県別選挙得票率からわかること : 統計的データ分析の例として(選挙とOR)
- E-4 判別分析における誤判別率の信頼区間
- 判別分析における誤判別率の信頼区間
- Win-DAS(WINdows Discriminant Analysis Software)の紹介
- 選挙結果に関するデータ解析 -制約条件付き変量の解析に関する一考-
- D′-3 離散と連続変量の混在データに対する距離と検定(日本統計学会第68回大会記録 : 多変量解析 (5))
- 離散と連続変量の混在データに対する距離と検定
- 離散と連続変量が混在する場合の距離と誤判別率
- 離散と連続変量が混在しているデータにおける距離とその応用
- Some Properties of a Distance on the Mixture of Categorical and Continuous Variables
- Location model上で用いた3 種の判別法の比較
- 情報量に基づく判別分析の有効性
- 新しい学習指導要領が与えた統計教育への影響
- MTシステムの諸問題(特別セッション 判別分析の新潮流(1))
- 「全数調査と標本調査」に関する体験型学習の提案
- Discrimination on Mixed Binary and Continuous Variables