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J-GLOBAL ID：201002252451174420   整理番号：10A0216847

要請される相関構造をもつ正常データセットをいかにシミュレートするか

How to simulate normal data sets with the desired correlation structure

著者 (2件)： ARTEAGA Francisco (Catholic Univ. of Valencia San Vicente Martir, Valencia, ESP) ,  FERRER Alberto (Universidad Politecnica de Valencia, Valencia, ESP)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 101  号： 1  ページ： 38-42  発行年： 2010年03月15日 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Cholesky分解は,非特異性共変行列を用いて多変量正常分布から試料を引き出す広く用いられる方法である。本研究では,ケモメトリックス問題の多くがそうである共変行列が特異的である場合でさえも,特異値分解(SVD)を用いて多変量正常データをシミュレートできる単純な方法を導入した。共変行列はユーザにより特化され,または固有値のサブセットを特定化することで一般化される。後者は特殊な隠れた構造をもつシミュレーションデータセットに対して利点がある。それは,応用性に対して理論条件とのデータセット整合性(仮定特性が適合しないロバスト性のチェック,または多重段階または多重相過程から得られるデータ)をもつケモメトリックス法の性能の試験に有用である。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 相関 ,  *数値解法 ,  行列 ,  *多変量解析 ,  *ケモメトリックス ,  特異値分解 ,  コンシステンシー【計算機】 ,  固有値 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： *Cholesky分解 ,  共変行列 ,  整合性

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  ドキュメンテーション  (CA01030Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： 相関 ,  データセット