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文献
J-GLOBAL ID:201002253803267608   整理番号:10A0400692

区間値関数データに対する主成分分析法の提案

An Extension of Functional PCA to Interval-Valued Functional Data
著者 (4件):
資料名:
巻: 39  号:ページ: 21-33  発行年: 2010年04月30日 
JST資料番号: L2638A  ISSN: 0285-0370  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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本研究では,関数主成分分析のシンボリックデータ解析への拡張を扱う。シンボリックデータ解析とは,Didayによって提唱された,データへの新しいアプローチである(Bock and Diday 2000,Billard and Diday 2006)。シンボリックデータ解析において,観測値は多値データや区間値データ,モダルデータとして表現され,これらを総称して“シンボリックコンセプト”と呼ぶ。このような様々なデータ表現を用いることで,解析対象である抽象的なコンセプトをより柔軟に表現し,適切なデータ解析を行える利点がある。またシンボリックデータ解析を応用することで,従来の統計的解析方法では扱いにくかった膨大かつ複雑なデータを効率的に解析することができる。シンボリックデータ解析における代表的な手法として区間値データへの主成分分析の適用方法が研究されている。多様なデータセットに対する別のアプローチとして,Ramsayらが提唱した関数データ解析がある(Ramsay and Silverman 2005)。関数データ解析では,データをベクトルや行列ではなく実関数として表現し,これら関数を直接解析するアプローチである。仮に観測値が連続的な変化など関数構造をもつ場合,関数データ解析を応用することで,より適切な解析を行うことができる。本論文では,関数データをシンボリックデータ解析の枠組みへ拡張し,上限関数と下限関数という2つの関数からなる“区間値関数データ”というデータタイプを提案する。そして,このデータに対する主成分分析法,つまり区間値関数主成分分析法について述べる。また,この提案手法を気温データに適用した例を述べ,その結果を考察する。(著者抄録)
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分類 (1件):
分類
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システム・制御理論一般 
引用文献 (8件):
  • BILLARD, L. Symbolic Data Analysis : Conceptual Statistics and Data Mining. 2006
  • BOCK, H. H. Analysis of Symbolic Data : Exploratory Methods for Extracting Statistical Information from Complex Data. 2000
  • DIDAY, E. Symbolic Data Analysis and the SODAS Software. 2008
  • IKEDA, T. An Extension of Functional PCA to Interval-Valued Functional Data. IASC2008. 2008
  • MIZUTA, M. PCA for Functional Interval Data. Bulletin of the International Statistical Institute, 56th Session, 2007. 2007
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