タグチのT法およびその改良手法と重回帰分析の性能比較
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概要
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タグチのT法は,田口玄一が開発した一連のMTシステムの手法の1つである.T法は,異常値やパターンを検出するMT(Mahalanobis-Taguchi)システムの他の手法とは異なり,予測を目的とした手法として活用されている.適用されるデータのタイプは重回帰分析と同じ場合が多いため,事例研究を通して,T法と重回帰分析との比較が検討されてきた.本稿では,まずT法の特徴を検討する.次に,T法に改良を加えた2つの方法を考察する.さらに,様々なモデルのもとでシミュレーションを用いて予測精度を計算することにより,T法,T法に対する2つの改良手法,重回帰分析の優劣の傾向と程度を検討する.その結果,改良手法はT法よりもほとんどいつも精度がよく,サンプル数が説明変数の個数と比較して十分に大きくない場合には重回帰分析よりも精度がよいことがわかった.
- 2012-04-15
著者
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永田 靖
早稲田大学創造理工学部経営システム工学科
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永田 端
岡山大学経済学部
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稲生 淳紀
早稲田大学創造理工学部経営システム工学科
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堀田 慶介
(株)エヌ・ティ・ティ・ドコモ
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森 有紗
バークレイズ・キャピタル証券(株)
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