新アルゴリズムによる共分散構造解析への伝達関数の周波数応答の時系列データ適用
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概要
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共分散構造解析(Covariance Structure Analysis)は1960年代後半に現れた多変量解析手法である。直接観測できない潜在変数を導入し、その潜在変数と観測変数との間の因果関係を同定することにより社会現象や自然現象を理解するための統計的アプローチであり、因子分析と多重回帰分析(パス解析)の拡張である。現在では統計学、心理学やうつ病などの病気の原因の調査、またマーケティングなどの分野にも適用されてきている。このように非常に多岐な分野において利用でき、利点の多い統計解析法である。本論文では、今までの共分散構造分析とは違った、新アルゴリズムによる新しい学習方式を伝達関数の周波数応答データに適用し、シミュレーションを行い評価した。
- 2011-06-23
著者
-
青森 久
東京理科大学理工学部電気電子情報工学科
-
田中 衛
上智大学理工学部
-
田中 衛
上智大学理工学部情報理工学科
-
青森 久
東京理科大学理工学部
-
田中 衛
上智大学大学院理工学研究科理工学専攻情報学領域田中衛研究室
-
柳 大揮
上智大学上智大学院理工学研究科理工学専攻情報学領域田中衛研究室
-
田中 衛
上智大学上智大学院理工学研究科理工学専攻情報学領域田中衛研究室
-
青森 久
東京理科大学 理工学部
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