| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-07-01 17:00 後退オイラー法を用いた新アルゴリズムによる共分散構造解析 ○上山大智（上智大）・青山 久（東京理科大）・田中 衛（上智大）  NLP2011-50 |
|
| 抄録 | （和） | 共分散構造解析は、感情や自然現象などの一見数値化できない現象の相関関係を可視化することができるというメリットがあり、ここ10年間で用いられるようになった手法である。しかし、現在用いられているソフトウェアのほとんどが入力する際の初期値やモデルに依存して結果に反映されてしまうことが多く見られる。ここで、後退オイラー法を導入した新しいアルゴリズムを提案し、初期値やモデル依存性を少なくしていくことが本研究の狙いである。そこで本研究ではアンケートの結果を共分散構造解析することで新しいアルゴリズムの優位性を示した。 |
| （英） | The covariance structure analysis has the advantage that make it visible to phenomena that cannot be expressed numerically.The result that using software of the covariance structure analysis is depending on an initial value and the model dependencyHere, it proposes a new algorithm that introduces the back Euler method. By using a new algorithm ,it is an aim to weaken an initial value and the model dependency. In this research ,the domination of a new algorithm was shown by analyzing the result of the questionnaire in the covariance structure analysis.The comparison that uses SDP method and free software R is being researched. | |
| キーワード | （和） | データマイニング / 共分散構造解析 / 統計 / アルゴリズム / / / / |
| （英） | Data mining / Covariance structure analysis / Statistics / Algorithm / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 106, NLP2011-50, pp. 147-152, 2011年6月. | |
| 資料番号 | NLP2011-50 | |
| 発行日 | 2011-06-23 (NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2011-50 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2011-06-30 - 2011-07-02 |
| 開催地（和） | 斜里町公民館ゆめホール知床 |
| 開催地（英） | Shari-cho Kohminkan: Yme-hall Shiretoko |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2011-06-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 後退オイラー法を用いた新アルゴリズムによる共分散構造解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Covariance structure analysis by new algorithm that uses back Euler method |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | データマイニング / Data mining |
| キーワード(2)（和/英） | 共分散構造解析 / Covariance structure analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 統計 / Statistics |
| キーワード(4)（和/英） | アルゴリズム / Algorithm |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上山 大智 / Taichi Ueyama / ウエヤマ タイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青山 久 / Hisashi Aoyama / アオヤマ ヒサシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 衛 / Mamoru Tanaka / タナカ マモル |
| 第3著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-07-01 17:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2011-50 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.106 |
| ページ範囲 | pp.147-152 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2011-06-23 (NLP) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]